干贝水分检测的建模及分级方法

• 作者: 何勇 宋宏 张德钧 徐敬 沈晔 王杭州 詹舒越 黄慧
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 物理学
• 关键词: 高光谱数据 干贝 样本划分 建模方法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 185-192
• 页数: 8页
• 分类号: O433.4
• 字数: 6462字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964／j.issn.1000-0593(2019)01-0185-08

摘要

高光谱成像已被应用于建立干贝水分含量预测模型,其模型性能受样本划分方法及建模方法影响.样本划分方法决定着所选样本是否具有代表性,而建模方法决定着如何利用样本建立模型,但样本划分方法与建模方法的内在联系却鲜有研究报道.在方法优选上,将样本划分方法与建模方法进行组合,探究不同方法组合对干贝水分含量预测模型性能的影响,对干贝水分检测建模及分级方法的优选具有重要意义,同时也能为其他样本的光谱建模提供参考.采集380～1 030 nm波段下270个干贝样本的高光谱图像,提取干贝样本的光谱数据,通过RS ,KS ,SPXY和CG四种常用的方法划分样本,并以PLSR和LS-SVM两种常用的建模方法建立多个干贝水分含量预测模型,计算和比较各模型的性能指标.结果表明:PLSR模型使用RS法划分干贝水分含量样本最为适宜(其RPD为4.079 6) ,LS-SVM模型使用SPXY划分法最为适宜(其RPD为4. 175 6) ,划分样本方法的优劣与建模方法有关,其优选需要结合特定的建模方法进行.在常用的四种样本划分方法和两种建模方法中,采用SPXY法划分干贝水分含量样本并结合LS-SVM 法建模的效果和精度最好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何勇	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	511	9054	45.0	65.0
2	沈晔	浙江大学海洋学院	36	330	9.0	18.0
3	黄慧	浙江大学海洋学院	10	45	6.0	6.0
5	张德钧	浙江大学海洋学院	16	134	6.0	11.0
6	詹舒越	浙江大学海洋学院	7	51	2.0	7.0
7	宋宏	浙江大学海洋学院	5	0	0.0	0.0
8	王杭州	浙江大学海洋学院	2	5	1.0	2.0
11	徐敬	浙江大学海洋学院	1	0	0.0	0.0