基于BP和Adaboost-BP神经网络的羊肉新鲜度高光谱定性分析

• 作者: 姚雪东 张凡凡 朱荣光 范中建 邱园园 阎聪
• 来源期刊: 新疆农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 高光谱 羊肉新鲜度 特征选取 BP神经网络 Adaboost算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 183-188
• 页数: 6页
• 分类号: S872|TS251.7|O657.3
• 字数: 5082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6048/j.issn.1001-4330.2018.01.020

摘要

[目的]实现对羊肉新鲜度的快速准确鉴别.[方法]研究通过对460~1000 nm的羊肉高光谱图像纯肌肉部分提取光谱数据,以挥发性盐基氮(TVB-N)值对新鲜度等级进行划分,对预处理后的光谱数据分别采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)两种压缩降维方法和反向传播(BP)神经网络、自适应提升BP (Adaboost-BP)神经网络两种建模方法开展羊肉新鲜度的分类比较.[结果]其中采用SPA、PCA建立的BP模型校正集与预测集准确率均为100%、83.33%,建立的Adaboost -BP 模型校正集与预测集准确率均为100%、94.44%,两种压缩降维方法下Adaboost-BP模型效果均优于BP模型.[结论]利用高光谱图像技术结合Adaboost-BP方法对羊肉新鲜度等级进行分类判别是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚雪东	石河子大学机械电气工程学院	13	131	7.0	11.0
2	朱荣光	石河子大学机械电气工程学院	33	185	8.0	12.0
3	张凡凡	石河子大学动物科技学院	42	201	8.0	12.0
4	邱园园	石河子大学机械电气工程学院	7	33	4.0	5.0
5	范中建	石河子大学机械电气工程学院	4	9	2.0	3.0
6	阎聪	石河子大学机械电气工程学院	5	9	2.0	3.0