最小角回归结合核极限学习机的近红外光谱对柑橘黄龙病的鉴别

来源 :分析测试学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：mulan0924

【摘要】

：

传统的柑橘黄龙病检测方法存在准确度低、稳定性差等问题,该文提出了一种基于最小角回归结合核极限学习机(Least angle regression combined with kernel extreme learning m

【作者】

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陈文丽王其滨路皓翔杨辉华刘彤许定舟杜文川

【机构】

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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,北京邮电大学自动化学院,广州迅动网络科技有限公司

【出处】

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分析测试学报

【发表日期】

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2020年10期

【关键词】

：

近红外光谱柑橘黄龙病变量筛选核极限学习机最小角回归 near infrared spectroscopy huanglongbing of citrus

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(21365008,61105004),广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金项目(YQ18108),广西科技计划项目(桂科AD19245202)

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传统的柑橘黄龙病检测方法存在准确度低、稳定性差等问题,该文提出了一种基于最小角回归结合核极限学习机(Least angle regression combined with kernel extreme learning machine,LAR-KELM(RBF))的近红外柑橘黄龙病鉴别方法。该方法将光谱数据通过小波变换进行预处理,然后用最小角回归(LAR)算法进行光谱波长的筛选,最后通过核极限学习机(KELM(RBF))实现样本的分类。实验采用柑橘叶片的近红外光谱数据,验证了LAR-KELM(RBF)算

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