最小二乘-支持向量机相关论文
目的 利用电子眼和色差仪分别对白及Bletilla striata及其伪品进行辨识，旨在建立白及的真伪快速辨识方法。方法 首先基于《中国药典......
为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系......
芒草(Miscanthus sinensis)作为主要芒属植物,具有生物质产量高、栽培成本低、环境适应性强、开发潜力巨大等优良特性。重要的是,......
为提高脂肪醇化合物对梨形四膜虫急性毒性的预测精度,提出基于定量结构-活性关系(QSAR)原理的脂肪醇化合物对梨形四膜虫急性毒性预......
利用傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）收集1 000~1 852 nm范围内3种常见病原菌大肠杆菌（ATCC25922）、金黄色葡萄球菌（ATCC 29213）、铜绿假单......
为了实现板栗Castanea mollissima的快速自动分选，研究了基于近红外光谱技术的褐变板栗无损检测方法。首先采用Antaris Ⅱ傅里叶变......
应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛（MDA）含量的快速无损检测。对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验......
为研究不同土壤颗粒粒径对可见/近红外光谱分析技术在土壤有机质含量快速检测应用中的影响,获取粒径为0.169~2 mm和......
为了实现木板材依据节子进行自动化分级,采用近红外光谱技术研究了多种针叶材表面节子缺陷的检测方法。采用Smart Eye 1700近红外......
应用组合模拟波段建立的线性和非线性判别模型实现了油菜菌核病的早期诊断。采集油菜健康叶片80个，菌核病染病叶片100个，采用预处理......
提出了基于连续投影算法（successive projections algorithm ，SPA）、载荷系数法（x-loading weights ， x-LW）和格拉姆-施密特正交（gram-sch......
分子光谱是获得物质定性和定量信息的手段,近红外光谱属于分子光谱。因其具有快速、不需要样品前处理、无损、研究对象广泛等优点......
提出了基于格拉姆斯密特（MGS）模型和贝叶斯罗蒂斯克回归（BlogReg）的近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采......
应用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对表征水产养殖水体中有机物浓度的指标化学需氧量(chemical oxygen demand,CO......
不饱和脂肪酸是鲜肉脂肪的基本组成成分,其种类和含量直接影响鲜肉的风味和品质。不同于用时长,破坏样品的气相色谱法,近红外分析......
为了实现褐变板栗的快速无损分选,研究了基于近红外光谱技术的褐变板栗栗仁检测方法。试验在1000~2500 nm波段范围内采集板栗栗仁......
数字农业作为现代农业最前沿的发展领域之一,是当今世界农业高效、生态、安全和可持续发展的关键和核心。数字化和信息化技术可为......
将最小二乘-支持向量机算法(LS-SVM)应用于航空故障电弧的识别中,构建了LS-SVM分类器。从提取的故障电弧信息得到特征向量,作为LS-......
数字农业和农业物联网技术作为现代农业最前沿的发展领域之一,是当今世界发展农业信息化,实现农业可持续发展的关键和核心技术。数......
目的:本研究基于药性整体观构建74味清热药的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)分类模型。方法:利用数据挖掘的方法挖掘清热药的药性,并......
采集不同氮素处理水平下的油菜植株不同叶位和叶片部位的高光谱数据、SPAD值和叶绿素含量实测值,在筛选原始高光谱数据预处理方法......
建立了基于自回归算法的钟差预报模型，利用具有较强非线性运算能力和容错能力的最小二乘-支持向量机算法来求解自回归参数，同时利用......
期刊
为了快速准确地获取黄瓜叶片的含氮量和叶面积指数等生长信息,提出了采用多光谱图像技术对黄瓜生长信息进行检测的新方法。利用标......
应用近红外光谱技术结合连续投影算法（SPA）实现了油菜叶片氨基酸总量（TAA）的快速无损检测。对150个油菜样本进行光谱扫描,通过比较不同......
期刊
对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量（SPAD）的高光谱图像信息进行了研究。首先获取3801030nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱......
应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量......
应用近红外光谱技术结合波长选择方法（modeling power, MP）实现了黑木耳产地的快速准确判别。共收集4个产地240个黑木耳样本，通过光谱......
