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最小二乘支持向量机是水果品质可见近红外光谱检测中新近发展起来的建模方法。为此,详细介绍了最小二乘支持向量机的工作原理以及基于Matlab环境的LS-SVM工具箱的使用;在此基础上,运用主成分分析和LS-SVM法建立了基于可见近红外光谱的河套蜜瓜糖度和硬度检测模型,并分析了样品糖度、硬度的真实值和预测值的相关性。预测结果表明:糖度和硬度预测值与真实值决定系数R2分别为0.865和0.852。LS-SVM法建模速度快、准确率高、易于实现,在可见近红外光谱数据分析中有很大的实用价值。 相似文献
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基于遗传算法近红外光谱检测土壤养分的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用可见/短波近红外光谱(Vis/SW-NIRS)分析测量土壤速效氮(N)和速效钾(K)。探讨遗传算法在分析测量土壤养分上的应用,根据优化结果采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立校正模型。结果表明,LS-SVM模型优于PLS模型;GA-LS-SVM模型预测速效氮的精度较高。基于遗传算法可见/短波近红外光谱利用LS-SVM建模,可以作为一种土壤理化性质的测定方法。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法,提出应用梨在可见/近红外光谱谱区的有效波长(EW)进行其品种鉴别的新方法.用210个样本作为建模定标集,30个样本进行预测.根据偏最小二乘法分析载荷图和回归系数图选择鉴别梨品种的有效波长,并建立EW与最小二乘支持向量机相结合的EW-LS-SVM模型,同时与应用逆反馈人工神经网络(BP-ANN)建立的EW-BP-ANN模型进行判别准确率的比较.结果表明,应用LS-SVM和BP-ANN建立的模型对建模样本和预测集样本的判别准确率分别为100%和93.3%.研究表明,应用EW-LS-SVM模型进行梨品种鉴别是可行的. 相似文献
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葡萄酒发酵过程主要参数近红外光谱分析 总被引:2,自引:0,他引:2
用近红外光谱结合化学计量学方法对葡萄酒酒精发酵中葡萄糖、果糖、乙醇和甘油4个指标进行了定量分析,化学指标的测定采用高效液相色谱法.通过对近红外数据进行筛选、变量标准化等预处理,比较了主成分回归和偏最小二乘回归定量分析的模型质量,以决定系数、校正均方根误差、预测均方根误差为模型质量的评价指标.通过比较发现,对于葡萄糖和果糖,主成分回归与偏最小二乘回归的预测精度相当;对于乙醇,主成分回归预测结果较优;对于甘油,偏最小二乘回归的预测结果要优于主成分回归.主成分回归所采用的成分数要多于偏最小二乘回归,但二者都可以用于上述4种成分的定量分析,其预测精度也相近. 相似文献
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基于DPLS和LS—SVM的梨品种近红外光谱识别 总被引:4,自引:0,他引:4
为了实现不同品种梨的快速光谱鉴别,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,得到3种不同品种梨的特征差异,主成分分析表明,以所有建模样本主成分PC1和PC2做出的得分图,对不同种类梨具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于梨品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为输入建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。3个品种梨各70个共210个分别建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。对未知的24个样本进行预测,LS-SVM模型品种识别准确率达到100%,DPLS模型的校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.980,交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都小于0.100,品种识别率为100%。表明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,提供了梨的品种快速鉴别分析方法。 相似文献
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近红外漫反射光谱检测土壤有机质和速效N的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用近红外漫反射光谱检测技术对土壤有机质和速效N含量进行了相关研究。通过自行设计的NIR光谱系统测定了150个土壤样品有机质和速效N。126个土壤样品用来建立校正集模型,其余24个用来验证模型的性能。采集完整土壤样品的近红外漫反射光谱,原始光谱经移动窗口平滑处理、SNV和一阶微分预处理后,分别采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘法(PLS),建立土壤有机质和速效N含量的定量预测数学模型。结果表明采用一阶微分结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)所建模型的预测效果较好,土壤有机质和速效N含量定量预测数学模型的决定系数分别为0.8255和0.8015,均方根误差分别为2.84和16.80。近红外漫反射光谱作为一种检测方法,可用于评价土壤有机质和速效N含量。 相似文献
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为了提供果树精准肥水管理参考数据,进行了果树叶片SPAD值近红外光谱无损检测研究。采用反射方式,采集100片赣南脐橙叶片的可见近红外光谱;利用移动窗口偏最小二乘法结合遗传算法、连续投影算法筛选光谱变量,并建立偏最小二乘回归校正模型。采用移动窗口偏最小二乘法和连续投影算法组合筛选的39个光谱变量建立的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.898,模型预测SPAD值均方根误差为2.116。试验表明,应用可见近红外反射光谱技术结合化学计量学算法进行赣南脐橙叶片SPAD值无损检测是可行的。 相似文献
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以醋糟有机基质为研究对象,采用便携式可见/近红外光谱仪采集了不同含水率基质样品(69个)的漫反射光谱,通过选择不同的光谱预处理方法并确定其主成分数,建立了基于偏最小二乘法(PLS)的醋糟基质含水率定量分析模型.结果表明,以滑动平均滤波(MAF)和一阶微分(FD)相结合作为原始光谱的预处理方法所建立的模型(主成分数为5)对基质含水率的检测效果较好,其校正模型和预测模型决定系数分别为0.9930和0.9901,校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0676和0.071 5.因此,可见/近红外光谱技术可以作为醋糟有机基质含水率快速检测的一种可靠方法. 相似文献
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高EGCG含量茶树品种光谱识别模型构建 总被引:1,自引:0,他引:1
《中国农机化学报》2021,(6)
为解决目前高EGCG含量茶树品种育种过程中,叶片EGCG含量检测存在繁琐、成本高和周期长等问题,研究采用近红外光谱分析技术结合化学计量法实现茶树叶片EGCG含量的快速定性高低判别。利用手持式光谱仪分别采集高EGCG含量(13.68±1.99)%茶树(W1)和低EGCG含量(4.86±1.17)%茶树(Huangdan)叶片的近红外光谱反射率。应用RF(Random Frog)算法提取对EGCG敏感的波段,并对比分析线性判别分析LDA和最小二乘支持向量机LS-SVM两种方法对高EGCG含量茶树叶片的识别能力。结果表明:主成分分析后样本的第一主成分和第二主成分的累计方差贡献率为99.6%,对应的得分对高/低EGCG含量茶树叶片具有较好的聚类作用。RF算法选取前20个敏感波段构建的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型对高/低EGCG含量茶树叶片的识别正确率和Kappa系数分别为93.94%和0.89。研究结果可为高EGCG含量茶树品种的育种提供技术支持。 相似文献
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感官检验棉花的品级,这是农村常见的一种检测手段.它的一个主要特点就是存在不确定性.这是由于检验员的品级检验水平存在一定的差异,其中有很多因素制约着检验的结果.文章对影响感官检验结果的因素进行了系统的分析. 相似文献
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为探究腔体初始容积对压电泵性能的影响,设计了双腔体并联压电泵.通过理论分析,确定了双腔并联压电泵能够工作时泵腔初始容积的取值范围,根据理论公式设计制作了6种不同腔体初始容积的双腔并联有阀压电泵样机,对泵腔初始容积的变化与泵工作性能关系进行研究.在110 V工作电压下,工作频率小于400 Hz范围内,用压电双晶片进行驱动,分别以液体水和空气为介质,对不同压缩比(压电振子振动产生的泵腔容积变化量与泵腔初始容积的比值)下的并联泵进行了试验测试.结果表明,当泵送液体水时,压缩比为1/18时泵的整体输出流量最好,最大输出流量可达1 330 mL/min,压缩比越大,泵的输出压力和自吸能力越好,最大输出压力和自吸高度分别为58.5 kPa和69 cm;当泵送气体空气时,压缩比越大,泵的输出能力越好,最大输出流量和压力分别为850 mL/min和6.5 kPa,当压缩比小于1/32时,泵已经失去了输出气体能力. 相似文献
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迷宫流道转角对灌水器水力性能的影 总被引:5,自引:2,他引:3
为研究齿形、梯形以及矩形流道转角变化对水力性能的影响,采用Fluent软件对不同形状下不同转角的流道进行了数值模拟.研究结果表明:当其他条件相同时,转角的变化与流量系数、流态指数呈负相关,其变化对梯形流道灌水器的流量系数影响最大,最多下降了19.03%,齿形流道次之,下降了10.14%,矩形流道是梯形流道转角角度增加的延伸,具有相同的水力性能变化规律;随着角度的增加,梯形流道总的局部水头损失系数最多增加了32.5%,而齿形流道总的局部水头损失系数最多增加了23.4%,变化都很明显;压力较高时,摩阻系数基本保持不变,流体为紊流状态. 相似文献
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从灾害经济学的角度探讨了城镇供水优化调度的必要性和可能性,认为在缺水不可避免的情况下,对供水进行优化调度可以减小缺水带来的损失,产生较好的减灾效益,特别是可以大大减小严重干旱的灾害效应。并根据水资源的特性,提出了缺水损失的计算模式以及优化调度的原则和方法。 相似文献
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