領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
為了對(duì)冬棗損傷進(jìn)行早期檢測(cè)，采用近紅外高光譜圖像技術(shù)對(duì)損傷區(qū)域成像。針對(duì)高光譜圖像波長(zhǎng)多的特點(diǎn)，分別采用連續(xù)投影算法、相關(guān)特征選擇算法、一致性（Consistency）算法選擇冬棗損傷的特征波長(zhǎng)，對(duì)提取的特征波長(zhǎng)分別應(yīng)用k-鄰近、樸素貝葉斯（naive bayes，NB）、支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）3 種分類方法進(jìn)行損傷區(qū)域識(shí)別。結(jié)果表明：所有方法選擇的一致特征波長(zhǎng)在1 353 nm和1 691 nm附近。Consistency算法選擇的特征波長(zhǎng)在SVM分類器下分類識(shí)別正確率達(dá)到95.16%，一致特征波長(zhǎng)在NB分類器下分類識(shí)別正確率達(dá)到84.26%，驗(yàn)證了一致波長(zhǎng)的有效性，為多光譜成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)冬棗損傷提供參考依據(jù)。
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