基于近红外光谱与随机青蛙算法的褐变板栗识别

• 作者: 仲山民 周竹 曾松伟 郑剑
• 来源期刊: 浙江农林大学学报
• 关键词: 经济林学 近红外光谱 褐变 随机青蛙算法 最小二乘-支持向量机 偏最小二乘-线性判别分析 板栗
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 322-329
• 页数: 8页
• 分类号: S123|S664.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.019

摘要

为了实现板栗Castanea mollissima的快速自动分选，研究了基于近红外光谱技术的褐变板栗无损检测方法。首先采用AntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪获取70个正常板栗和110个褐变板栗的近红外光谱（1000.00～2500.00 nm），比较了不同光谱预处理方法对褐变板栗识别的影响，随后采用一种新的变量选择方法即随机青蛙算法（Ran-dom Frog）提取与板栗褐变相关的特征波长变量，最后基于特征波长建立和比较了褐变板栗识别的偏最小二乘-线性判别分析模型（PLS-LDA）和最小二乘-支持向量机（LS-SVM）模型。结果显示：经标准正态变量变换（SNV）预处理和随机青蛙算法优选的23个特征波长所建LS-SVM模型的性能最优，该模型对测试集的敏感性、特异性和识别正确率分别为0.92，1.00和95.00%。随机青蛙算法可以有效筛选重要的特征变量，不仅能简化模型，而且可以提高识别准确率和识别速度。图4表3参22