領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為探討高光譜成像技術(shù)無損檢測馬鈴薯環(huán)腐病的可行性，采用反射高光譜（980～1 650 nm）成像技術(shù)，以120 個(gè)馬鈴薯樣本（合格60 個(gè)，環(huán)腐60 個(gè)）為研究對象，對比多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換、卷積＋一階導(dǎo)數(shù)等對建模的影響，優(yōu)選出多元散射校正的光譜預(yù)處理方法；然后基于偏最小二乘回歸系數(shù)法提取9 個(gè)特征波長（993、1 005、1 009、1 031、1 112、1 162、1 165、1 225、1 636 nm），建立特征波長下馬鈴薯環(huán)腐病的2 類線性判別分析（linear discriminant analysis，LDA）模型和4 類支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）模型，即Fisher-LDA、馬氏距離-LDA、線性核SVM、徑向基核SVM、多項(xiàng)式核SVM和S型核SVM。結(jié)果表明，LDA模型中馬氏距離法最優(yōu)，SVM模型中S型核SVM最優(yōu)，LDA模型整體優(yōu)于SVM模型，最終確定基于馬氏距離LDA的馬鈴薯環(huán)腐病判別模型為最佳模型，校正集、驗(yàn)證集識別率分別為100%和93.33%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明高光譜無損檢測馬鈴薯環(huán)腐病具有可行性。
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