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支持向量机在李果实坚实度近红外检测中的应用
引用本文:贡东军,牛晓颖,王艳伟,赵志磊.支持向量机在李果实坚实度近红外检测中的应用[J].农机化研究,2015(4):172-175.
作者姓名:贡东军  牛晓颖  王艳伟  赵志磊
作者单位:河北大学 质量技术监督学院,河北 保定,071002
基金项目:河北省自然科学基金项目( C201120109, C2013201113);河北省教育厅项目(2010107);公益性行业(农业)科研专项(201303075);河北省科技计划项目
摘    要:为增强模型的适应性,选取了3个不同成熟期(绿熟、半红熟和红熟)的李果实样品建立坚实度指标的近红外检测模型,建模所使用的光谱范围为4 000~12 492cm-1。为改善模型性能,比较了最小二乘支持向量机和偏最小二乘法两种建模算法对李果实坚实度指标的建模结果。研究结果表明,所建立的最小二乘-支持向量机模型的预测性能和稳定性均好于偏最小二乘模型,并以前10个潜在变量得分作为输入变量的最小二乘-支持向量机模型为最佳模型,其校正相关系数、校正和预测均方根误差分别为0.989及1.31、1.84kg/cm2,剩余预测偏差为4.79。与以往研究文献相比,获得了较为理想的预测精度和稳定性能。研究结果表明,最小二乘支持向量机算法结合偏最小二乘法提取的潜在变量作为输入变量,可以使李果实坚实度近红外定量模型有较大程度的改善。

关 键 词:李果实  坚实度  近红外  最小二乘支持向量机  潜在变量

Application of LS-SVM to Quantify Firmness of Plums by NIR
Gong Dongjun,Niu Xiaoying,Wang Yanwei,Zhao Zhilei.Application of LS-SVM to Quantify Firmness of Plums by NIR[J].Journal of Agricultural Mechanization Research,2015(4):172-175.
Authors:Gong Dongjun  Niu Xiaoying  Wang Yanwei  Zhao Zhilei
Institution:Gong Dongjun;Niu Xiaoying;Wang Yanwei;Zhao Zhilei;College of Quality and Technical Supervision,Hebei University;
Abstract:
Keywords:plum  firmness  near infrared spectroscopy  least squares-support vector machine  latent variables
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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