基于蒙特卡罗频率法的葡萄籽总酚含量高光谱测量变量选择

• 作者: 成云玲 杨蜀秦
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 变量选择 蒙特卡罗采样(MCS) 近红外高光谱 葡萄籽 总酚含量
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 页码范围: 2431-2437
• 页数: 7页
• 分类号: S663.1
• 字数: 4724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0361

摘要

在利用高光谱建立葡萄籽总酚含量的预测模型中,为解决变量过多、模型复杂度高等问题,需依据光谱特点进行有效地数据降维.提出了一种蒙特卡罗频率法(MCF)对高光谱数据进行波长选择,并建立了葡萄籽总酚的支持向量回归(SVR)预测模型.该方法首先采用蒙特卡罗采样(MCS)选择波长子集;然后建立大量SVR子模型,并选出均方根误差(RMSE)较小的子模型,统计每个波长出现的频次;最后根据指数递减函数确定波长个数,选取频次最高的波长子集作为特征波长.结果 表明,采用MCF可以在降维的同时提高模型的预测性能,波长数目由原始的196个减少到9个,波长范围均在950 ～1 400 nm,RMSE值从0.42减少到0.37,预测精度优于SPA等其他波长选择方法.因此,提出的基于MCF在高光谱数据处理中能有效选择特征波长,为准确建立预测模型提供了一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨蜀秦	西北农林科技大学机械与电子工程学院	19	289	9.0	17.0
3	成云玲	西北农林科技大学机械与电子工程学院	3	0	0.0	0.0