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摘要:
利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损的鉴别金银花与山银花的方法.通过对比3种预处理方法对偏最小二乘算法(Partial Least Squares,PLS)建模效果的影响,得到SNV为建模最优预处理方法.使用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影算法(Successive Proiection Algorithm,SPA)选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立极限学习机(Extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(Last Squares Support Vector Machine,LSSVM)的判别分析模型.结果表明,光谱经SNV预处理后,应用SPA提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花和山银花最优判别模型,其建模集与预测集识别率均达到了100.00%.因此,利用高光谱成像技术能够无损、有效地鉴别金银花与山银花,并且在全光谱和特征波长下均能实现金银花与山银花的快速判别分析.
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文献信息
篇名 基于高光谱成像技术的金银花与山银花快速鉴别
来源期刊 食品与机械 学科
关键词 金银花 山银花 高光谱 快速鉴别
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 安全与检测
研究方向 页码范围 87-90,176
页数 5页 分类号
字数 3628字 语种 中文
DOI 10.13652/j.issn.1003-5788.2018.05.017
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 刘云宏 河南科技大学食品与生物工程学院 88 706 14.0 21.0
3 于慧春 河南科技大学食品与生物工程学院 55 485 12.0 20.0
7 冯洁 河南科技大学食品与生物工程学院 3 8 1.0 2.0
8 石晓微 河南科技大学食品与生物工程学院 6 16 2.0 4.0
9 王庆庆 河南科技大学食品与生物工程学院 4 9 1.0 3.0
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研究主题发展历程
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金银花
山银花
高光谱
快速鉴别
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
食品与机械
月刊
1003-5788
43-1183/TS
大16开
长沙市赤岭路9号
42-83
1985
chi
出版文献量(篇)
6673
总下载数(次)
28
总被引数(次)
50927
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