【摘 要】
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为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻
【基金项目】
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国家自然科学基金(61640417,31760344);“十二五”国家863计划课题(SS2012AA101306);江西省优势科技创新团队建设计划项目(20153BCB24002;南方山地果园智能化管理技术与装备协同创新中心(赣教高字[2014]60号);江西省研究生创新资金项目(YC2015-S238)
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为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)剔除无关信息,组合遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选变量,对数据进行降维。结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建柑桔黄龙病判别模型。对预测样品进行诊断分类,来评价模型判别能力。经对比发现,UVE组合SPA筛选变量后的LS-SVM模型效果最好,该模型以Link_kernel函数为核函数,惩罚因子(γ)最小为1.07,误判率最低为0。用全谱作输入变量时LS-SVM模型复杂程度最高且预测能力最差,误判率最高为11.9%,可能是包含无用信息和冗余信息变量造成的。研究显示,UVE组合SPA筛选变量,结合LS-SVM对柑桔黄龙病诊断并分类具有一定可行性,为高维度数据实用化提供一定参考价值。
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