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1.
家蚕是以卵态滞育的昆虫,其滞育性与养蚕生产密切相关.以大造和9·芙×7·湘两品种的滞育和解除滞育蚕卵为样本,使用拉曼光谱仪采集各样本的光谱数据,对光谱数据使用三次样条插值(Spline)、自适应迭代惩罚最小二乘法(airPLS)等预处理操作,分别构建偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLSDA)模型和支持向量机(support vector machine,SVM)模型.结果表明,大造蚕卵PLSDA模型的准确率达0.987,AUC(area under curve)值为0.975;9·芙×7·湘蚕卵PLSDA模型准确率达0.975,AUC值为0.999;而两品种混合蚕卵的PLSDA模型准确率达0.975,AUC值为0.999.大造、9·芙×7·湘和两品种混合蚕卵的SVM模型准确率分别为0.925、0.950、0.944,AUC值分别为0.943、0.962、0.964.PLSDA建模效果略好于SVM.此外,根据拉曼峰面积大小、位置和PLSDA回归系数矩阵3种方法提取蚕卵拉曼光谱特征峰,实现对家蚕卵滞育性区分,准确率最高达0.963.综上所述,基于拉曼光谱的家蚕卵滞育解除无损检测方法具有良好的效果,为家蚕卵滞育性的快速检测提供了新途径.  相似文献   
2.
漫透射法无损检测荔枝可溶性固形物   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了快速无损检测荔枝内部品质并为荔枝快速检测分级提供科学依据,研究荔枝可溶性固形物无损检测途径。该文首先针对荔枝果皮较硬而且凹凸不平的特征,比较了漫反射法和漫透射法的试验效果,接着采用多种预处理方式对漫透射光谱进行了处理,并采用连续投影算法结合相关系数法优选建模波长,最后比较了最小二乘法和神经网络法的建模效果。试验结果显示漫透射方式是较好的荔枝光谱采集方式;通过连续投影算法结合相关系数法,从全部500个波长变量中最终提取出11个优选波长,只占波长总数的2.2%;基于这11个波长的神经网络模型的预测相关系数为0.867,预测均方根误差为0.370%。结果表明基于漫透射法进行荔枝可溶性固形物无损检测是可行的。  相似文献   
3.
龙眼表面农药残留的无损检测研究-基于近红外光谱分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
为进一步探索水果农药残留的快速无损检测技术,利用近红外反射光谱分析技术,对常用的高残留农药敌百虫和敌敌畏在龙眼表面残留的无损检测进行了研究.首先在500~1000nm波段范围内,将采集到的漫反射光谱数据进行主成分分析,利用主成分1和主成分2的得分值对样本进行聚类分析,得到较好的聚类结果;然后用各类样本的主成分得分作为神经网络的输入,建立了三层的BP人工神经网络模型,并进行了农药残留检测.结果表明,对敌百虫农药残留的检测正确率为93%,对敌敌畏农药残留的检测正确率为80%,为水果表面的农药残留快速无损检测探索了一条可能的新途径.  相似文献   
4.
砂糖橘可溶性总糖可见-近红外光谱无损检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
在波长450-2500 nm范围提取189个砂糖橘的漫反射光谱,使用sym8小波的3层分解对其进行去噪预处理,引入连续投影算法(SPA)对光谱进行压缩,从2051个波长中初步提取14个优选波长,以这14个波长建立的多元线性回归模型(MLR)的预测相关系数为0.8855,预测均方根误差为0.5111,效果优于全谱偏最小二...  相似文献   
5.
以砂糖橘为对象,建立基于可见-近红外光谱的砂糖橘总酸含量的无损检测方法。试验采集170个完整砂糖橘的500~2 500nm漫反射光谱,然后采用滴定法测定总酸含量。采用Sym8小波变换对光谱进行去噪预处理,并采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)结合间隔偏最小二乘法(interval partialleast squares,iPLS)优选波长,最终建立BPNN和偏最小二乘法(partial least squares method,PLS)总酸预测模型。结果表明:砂糖橘光谱的小波去噪方法产生的信噪比均值SNR=175.291 1,去噪信号与原始信号间的均方根误差均值RMSE=0.000 13,性能优于常规去噪方法。SPA与iPLS相结合构成的反向偏最小二乘法(back-ward interval partial least squares,BiPLS)_SPA波长选择法能将光谱变量从2 001个压缩到14个,能简化模型并提高建模精度和稳定性。BPNN模型具有更好的非线性映射能力,基于这14个变量的BPNN总酸预测模型的预测相关系数Rp=0.867,预测均方根误差RMSEP=0.061 6,性能优于线性的PLS模型。  相似文献   
6.
【目的】利用近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕Bombyx mori种茧茧壳内蚕蛹的雌雄,以提高育种效率、降低人工成本。【方法】以芙9、9芙、湘7和7湘4个蚕品种为研究对象,采集比较了样本在可见和近红外区间的漫透射光谱,建立比较了各品种偏最小二乘判别分析(PLSDA)、后向传播神经网络(BPNN)以及支持向量机分类(SVM)判别模型,通过分类器特性(ROC)曲线研究了各模型的鲁棒性,采用差值法和遗传算法提取了特征波长。【结果】芙9、9芙、湘7和7湘品种利用450~900 nm光谱建模的雌雄鉴别准确率分别为95.20%、95.65%、88.80%和87.50%,利用900~1 700 nm光谱建模的准确率分别为100%、96.00%、92.22%和94.21%;采用PLSDA、BPNN和SVM模型都能够对蚕蛹雌雄做出较好的无损鉴别,3种模型真雌性率分别为95.96%、95.83%和100%,真雄性率分别为98.98%、96.04%和82.18%,准确率分别为97.46%、95.94%和90.86%,进一步通过ROC曲线分析,PLSDA模型效果最优,BPNN模型次之;手动提取20个波段建立PLSDA模型,鉴别真雌性率为93.75%,真雄性率为95.45%,准确率为94.57%。【结论】近红外波段900~1 700 nm的漫透射光谱比可见–近红外波段450~950 nm含有更丰富的蚕蛹雌雄分类信息;3种鉴别模型中,PLSDA模型效果最优;提取特征波段后,准确率能达到生产需要。  相似文献   
7.
基于近红外漫透射光谱信息的蚕茧雌雄检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用Maya2000pro型近红外光谱分析仪,以3个品种共491粒蚕茧为实验对象,进行了450~1 050 nm波段内的漫反射和漫透射光谱采集和比较。随后对漫透射光谱数据进行了均值中心和一阶求导预处理,并分别对3个品种以及全部样本通过偏最小二乘判别法(PLSDA)进行了判性预测分析。结果表明:相对于漫反射光谱,漫透射光谱更能反映出雌雄蚕蛹组分特性的不同;基于漫透射光谱的PLSDA预测结果显示,分别针对3个品种的鉴别结果(试东A·华3x C·7532判性真雌性率、真雄性率和精确度分别为89.796%、92.424%和90.854%;化中2·华3x C·7532判性真雌性率、真雄性率和精确度分别为96.250%、94.253%和95.210%;9·芙x7·湘判性真雌性率、真雄性率和精确度分别为97.260%、91.954%和94.375%)和全部样本混在一起的雌雄鉴别结果(真雌性率、真雄性率和精确度分别为94.024%、92.917%和93.483%)都较好。  相似文献   
8.
采集了60个苹果在400~1 100nm范围内的可见-近红外漫反射光谱,然后使用连续投影算法将光谱变量进行压缩,最后采用BP神经网络建立了苹果糖度的预测模型。实验表明,连续投影算法从400~1 100nm范围提取出25个优选波长参与建模,有效简化了模型结构。BP神经网络模型对苹果糖度的预测相关系数达到0.853,预测均方根误差为1.303 0。结果表明,基于近红外光谱的苹果糖度无损检测是可行的。  相似文献   
9.
为了快速检测黄龙病这一柑橘毁灭性病害,分析了柑橘黄龙病样本和健康样本的自荧光和拉曼光谱差异,建立了基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱的PLS-DA模型,进行了模型的结果比较,最后绘制了三种模型的分类器特征曲线ROC,通过曲线下面积AUC参数进一步评价了模型的性能。试验结果表明,柑橘黄龙病叶片样本和健康叶片样本的自荧光光谱和拉曼光谱存在差异信息。在785nm波长激光诱导下,柑橘叶片样本都产生了比较强的自荧光。黄龙病叶片的自荧光相对于健康样本的自荧光在小于1203cm -1范围更弱,而在大于1206cm -1范围更强,其下降的斜率(绝对值)相对健康样本更小。在典型的黄龙病样本和健康样本的拉曼光谱数据中,均可发现具有以下拉曼峰且具有一致性:920cm -1,1160cm -1,1289cm -1,1331cm -1和1529cm -1。黄龙病样本和健康样本相比在1257cm -1、1396cm -1、1446cm -1、1601 cm -1和1622cm -1具有更大的拉曼峰值强度和光谱带宽,在1006cm -1、1160cm -1、1191cm -1和1529cm -1位置谱峰强度较弱,提示黄龙病样本的类胡萝卜素含量较低。基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱三种光谱的PLS-DA模型鉴别的准确率分别为86.08%、98.17%和94.75%。进一步计算三种模型的ROC曲线下面积AUC参数分别为0.9313、0.9991和0.9875,拉曼光谱模型的AUC值最大,也表明拉曼光谱模型的鉴别效果最优。拉曼光谱分析技术可以成为探索柑橘黄龙病快速诊断鉴别的新途径。  相似文献   
10.
目前叶面积指数(leaf area index,LAI)检测中重叠叶片的辨别是一个难点。该文提出一种创新的重叠叶片LAI简易检测方法:在室内直射平行光源照射下,通过光电传感器检测叶片透射光能量,传感器信号经过调理,由数据采集卡采集至计算机,利用LabVIEW软件平台进行程序设计,自动判断重叠叶片层数。将叶片层数乘以传感器的接收面积即为该检测位置各层叶片面积,将整个检测过程中的叶片面积累加即为各层叶片的总面积,进而求出LAI。根据试验结果选用近红外作为光源,设计并制作用于检测的近红外光电传感器,其短路电流I1、I2分别与前置放大输出电压U1、主放大输出电压U2均有良好的线性关系,于0.05水平显著。数据采集试验结果表明,在手动进行扫描、定位采集的方式下,以方格法计算的LAI值作为准确值,系统对LAI的计算最大相对误差绝对值为14.8%。初步探讨了叶片间隔对透射辐射量的影响,结果发现乘幂模型的拟合效果较好。  相似文献   
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