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摘要:
为了快速无损诊断黄瓜植株氮、镁元素亏缺,以K-最近邻域法(k-nearest neighbors,KNN)模型识别率作为遗传算法中染色体的适应度值,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优选近红外光谱特征子区间,交互验证优化主成分因子数和K值后建立了特征子区间对应的GA-KNN诊断模型.通过控制营养液中氮和镁的含量,在温室大棚内以无土栽培方式培育氮、镁元素亏缺植株,并用近红外光谱仪采集缺氮、缺镁植株老叶的光谱信息.结果表明:原始光谱经过标准正交变换预处理和子区间总数优化后,均匀划分为42个子区间,遗传算法优选出第6、9、13、17、18、24、34和37共8个特征子区间,当主成分因子数为5,K值为5时得到最优GA-KNN诊断模型.模型对应的训练集识别率为98%,预测集识别率为96%,优于全光谱Bayes和KNN模型的诊断效果.试验证明利用近红外光谱技术快速无损检测黄瓜氮和镁元素亏缺是可行的.
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文献信息
篇名 近红外光谱技术快速无损诊断黄瓜植株氮、镁元素亏缺
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 氮元素 镁元素 遗传算法 黄瓜植株 缺素诊断 近红外光谱技术
年,卷(期) 2011,(8) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 283-287
页数 分类号 S123|O657.33
字数 4059字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.08.049
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 赵杰文 江苏大学食品与生物工程学院 195 5281 41.0 62.0
2 毛罕平 江苏大学现代农业装备与技术重点实验室 235 4472 37.0 54.0
3 邹小波 江苏大学食品与生物工程学院 131 1877 25.0 38.0
4 石吉勇 江苏大学食品与生物工程学院 76 768 17.0 25.0
5 黄晓玮 江苏大学食品与生物工程学院 29 278 9.0 16.0
6 王开亮 江苏大学食品与生物工程学院 7 160 7.0 7.0
7 陈正伟 江苏大学食品与生物工程学院 10 179 9.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
氮元素
镁元素
遗传算法
黄瓜植株
缺素诊断
近红外光谱技术
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
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
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
论文1v1指导