基于高光谱信息特征选择的玉米霉变程度Fisher鉴别方法

• 作者: 戴松松 殷勇
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 高光谱 霉变玉米 特征波长 Fisher判别分析
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 安全与检测
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 字数: 4292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2018.03.014

摘要

为了提高高光谱鉴别玉米霉变程度的正确率,分别对全波长和特征波长下霉变玉米进行鉴别分析.利用高光谱图像采集系统获得250个霉变玉米样本的高光谱数据,并用标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)和多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)2种方法对原始数据进行预处理,再对未预处理和预处理后的原始数据进行判别,优选出多元散射校正的预处理方法;运用偏最小二乘回归系数选择了9个特征波长;运用Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)分别对全波长和特征波长下的训练集进行判别分析,并用对应的测试集进行检验.FDA结果表明,全波长下判别模型的训练集和测试集的准确率分别为97.71％,97.33％,9个特征波长下训练集和测试集的准确率分别为100.00％,98.67％.研究结果表明,利用特征光谱能够较好地表征玉米的霉变程度,有利于提高玉米霉变程度的鉴别正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷勇	河南科技大学食品与生物工程学院	62	589	15.0	21.0
2	戴松松	河南科技大学食品与生物工程学院	2	6	2.0	2.0