红外光声光谱技术结合支持向量机鉴别油菜籽品种 |
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引用本文: | 陆宇振,杜昌文,余常兵,周健民.红外光声光谱技术结合支持向量机鉴别油菜籽品种[J].计算机与应用化学,2014(1). |
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作者姓名: | 陆宇振 杜昌文 余常兵 周健民 |
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作者单位: | 中国科学院南京土壤研究所;中国农业科学院油料作物研究所; |
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基金项目: | 中国科学院知识创新重要方向项目(KZCX2-YW-QN411)资助 |
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摘 要: | 采用傅里叶变换红外光声光谱技术对10个品种的油菜籽样本进行品种鉴别。原始光声光谱卷积平滑后,首先采用全谱数据建立支持向量机鉴别模型,当RBF核函数的核参数γ值为0.01时,模型最大预测率为70%。利用方差分析的方法对全谱进行有效波长筛选,筛选后的波长用于建立支持向量机鉴别模型,当γ值取0.1时,模型的识别率和预测率均可达到100%。同时,采用偏最小二乘判别分析建立鉴别模型,作为支持向量机模型的对照,该模型的预测率仅为60%,明显低于支持向量机模型的预测精度。研究表明,红外光声光谱技术结合支持向量机,在油菜籽品种鉴别中有良好的应用性能。
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关 键 词: | 红外光声光谱 油菜籽 品种鉴别 支持向量机 |
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