【摘 要】
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利用反向传播（back propagation, BP）神经网络及支持向量机（support vector machine, SVM）优化模型等算法实现了双孢蘑菇多酚氧化酶（polyphenol oxidase, PPO）的检测与双孢蘑菇的病害判别.首先各采集200个健康、染病双孢蘑菇在全波段（450～1 000 nm）上的高光谱数据及其PPO值.采用竞争自适应加权算法（competitive a
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（61705037）； 福建农林大学科技创新专项基金（KFb22100XA）；
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利用反向传播（back propagation, BP）神经网络及支持向量机（support vector machine, SVM）优化模型等算法实现了双孢蘑菇多酚氧化酶（polyphenol oxidase, PPO）的检测与双孢蘑菇的病害判别.首先各采集200个健康、染病双孢蘑菇在全波段（450～1 000 nm）上的高光谱数据及其PPO值.采用竞争自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）和连续投影算法（successive projections algorithm, SPA）提取对PPO值敏感的特征波段，并建立偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）预测模型.结果表明SPA-PLSR模型（RP=0.917）的预测精度最高.其次采用逐步回归法对SPA提取的特征波长逐步引入与疣孢霉病相关的特征信息，再利用相关性分析探究所引入的特征信息与染病情况的相关性，最终优选出12个特征波长.对比了极限学习机（extreme learning machine, ELM）、SVM、粒子群优化后的支持向量机（particle swarm optimization-SVM,PSO-SVM）和BP神经网络4种模型对双孢蘑菇染病判别的结果，其中隐含层神经元节点数为14的BP神经网络模型建模效果最好，预测集总体判别率为94.737%.本研究建立的判别模型能够有效判别双孢蘑菇早期疣孢霉病.
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