首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

近红外光谱结合极限学习机识别贮藏期的损伤猕猴桃
引用本文:郭文川,王铭海,谷静思,朱新华. 近红外光谱结合极限学习机识别贮藏期的损伤猕猴桃[J]. 光学精密工程, 2013, 21(10)
作者姓名:郭文川  王铭海  谷静思  朱新华
作者单位:西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌,712100
基金项目:国家自然科学基金资助项目,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
摘    要:为了及时、准确地识别采摘后贮藏期间的损伤猕猴桃,降低果实腐烂及交叉感染带来的损失,采用近红外漫反射光谱技术结合极限学习机(ELM)建立了采摘后2℃冷藏下10天内的碰撞损伤猕猴桃、挤压损伤猕猴桃与无损猕猴桃的动态判别模型.分别比较了无信息变量消除法(UVE)与连续投影算法(SPA)结合UVE优选特征波数建模对简化模型、提高预测性能的影响.结果表明,碰撞损伤猕猴桃比挤压损伤猕猴桃更容易同无损猕猴桃区分开来,且随着贮藏时间的延长,损伤猕猴桃更容易被识别;UVE-SPA-ELM模型的判别效果最好,在采后贮藏10天内预测集中损伤猕猴桃和无损猕猴桃的总正确识别率为92.4%.该检测技术具有较高的检测精度和适用性,可用于快速、无损鉴别损伤猕猴桃.

关 键 词:近红外光谱  图像识别  猕猴桃  贮藏期  极限学习机

Identification of bruised kiwifruits during storage by near infrared spectroscopy and extreme learning machine
GUO Wen-chuan , WANG Ming-hai , GU Jing-si , ZHU Xin-hua. Identification of bruised kiwifruits during storage by near infrared spectroscopy and extreme learning machine[J]. Optics and Precision Engineering, 2013, 21(10)
Authors:GUO Wen-chuan    WANG Ming-hai    GU Jing-si    ZHU Xin-hua
Abstract:
Keywords:near infrared spectroscopy  image identification  kiwifruit  storage period  extreme learning machine  identification
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号