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应用可见/近红外光谱技术鉴别香菇品源的三维空间建模研究
应用可见/近红外光谱技术鉴别香菇品源的三维空间建模研究
作者:
何勇
吴迪
杨海清
林萍
陈永明
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
可见/近红外光谱
香菇
主成分分析
遗传算法
BP神经网络
摘要:
应用可见/近红外吸收光谱技术对不同品源的香菇进行了无损鉴别研究.通过主成分分析法(PCA)将谱段为375~1025nm的光谱数据进行压缩和主成分提取,发现前3个主成分累计可信度可达94.37%,说明在三维空间建立样本鉴别模型是可行的.提出了一种将PCA和三维空间聚类相结合的方法,应用遗传算法确定了样本空间分割平面.遗传算法以同源样本的分割平面方程符号反向次数最小作为适应度函数.还建立了将PCA和BP神经网络相结合的比较模型.选取了195个样本,其中150个用于样本建模,其余45个用于检验模型预测能力.两个模型使用相同的建模集和预测集.结果表明,两个模型预测能力基本一样,准确率均高于91%.与BP神经网络相比,新方法更加直观简便,为仪器化鉴别提供了新途径.
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内容分析
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相关文献总数
(/次)
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文献信息
篇名
应用可见/近红外光谱技术鉴别香菇品源的三维空间建模研究
来源期刊
光谱学与光谱分析
学科
化学
关键词
可见/近红外光谱
香菇
主成分分析
遗传算法
BP神经网络
年,卷(期)
2008,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1232-1236
页数
5页
分类号
O657.3
字数
3092字
语种
中文
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593.2008.06.008
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
何勇
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
511
9054
45.0
65.0
2
杨海清
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
40
171
7.0
12.0
4
吴迪
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
58
895
19.0
28.0
5
林萍
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
10
136
6.0
10.0
6
陈永明
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
8
126
5.0
8.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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二级参考文献
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共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
(7)
同被引文献
(38)
二级引证文献
(11)
2008(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2009(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
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二级引证文献(0)
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二级引证文献(1)
2019(5)
引证文献(0)
二级引证文献(5)
2020(3)
引证文献(0)
二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
可见/近红外光谱
香菇
主成分分析
遗传算法
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光谱学与光谱分析
主办单位:
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0593
CN:
11-2200/O4
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
邮发代号:
82-68
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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