基于光谱技术识别不同农药污染脐橙的研究

• 作者: 刘木华 王晓 罗春生 薛龙 黎静
• 来源期刊: 江西农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 农药污染 脐橙 可见/近红外光谱 无损检测 支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 723-728
• 分类号: O436|S123
• 字数: 3560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2286.2010.04.018

摘要

用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)搜寻可识别被不同农药污染脐橙的可见/近红外光谱的最佳特征光谱区间及波长,并建立了支持向量机(Support Vector Machines,SVM)定性分析模型.实验供试农药为灭多威、氰戊菊酯和氧乐果3种.通过GA来搜寻整个波段范围(460～1 800 nm),将得到的9个最佳特征光谱区间所包含的波长(共318个)作为SVM建模的输入变量,对识别被3种农药污染脐橙的准确率为100%.并继续应用GA优化,得到71个特征波长,此时建立的SVM模型的识别准确率为99.57%.虽然识别的准确率有所下降,但是模型的复杂程度得到了很大的优化,其输入变量减少到71个.实验结果表明利用可见/近红外光谱技术结合SVM方法可以有效识别被不同农药污染的脐橙.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘木华	江西农业大学工学院	228	2503	23.0	41.0
2	黎静	江西农业大学工学院	29	397	11.0	19.0
3	王晓	江西农业大学工学院	10	80	5.0	8.0
4	薛龙	华东交通大学机电学院	20	247	9.0	15.0
5	罗春生	江西农业大学工学院	5	56	4.0	5.0