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提出一种基于高光谱图像技术的红豆品种鉴别方法。利用高光谱成像系统采集江苏、安徽、山东的3个品种共162个红豆样本高光谱图像数据,通过ENVI软件提取出红豆中感兴趣区域的平均光谱作为该样本原始光谱信息，利用SG多项式平滑对原始光谱数据进行去噪处理，由于高光谱数据信息量大，冗余性强，故需对高光谱数据进行降维，采用了连续投影算法进行特征波长选择，根据交叉验证均方根误差确定最佳特征光谱的个数为9,采用主成...
基于GA-LSSVM和近红外傅里叶变换的霉变板栗识别
傅里叶变换 板栗 近红外光谱 最小二乘支持向量机（LSSVM）
2011/6/21
为克服板栗近红外光谱变量多、共线性强等缺点，该文对标准正态变量变换预处理后的板栗近红外光谱进行傅里叶变换，并用不同方法建模，提高识别精度。采用试探法提取近红外光谱傅里叶系数，建立了基于最小二乘支持向量机分类器的霉变板栗识别模型。当提取前35点傅里叶系数时，板栗的平均识别正确率为93.56%；构造GA-LSSVM算法，建立的霉变板栗识别模型所用傅里叶系数减少为13点，对测试集中合格板栗、表面霉变板栗...