1 华南农业大学电子工程学院, 广东 广州 510642
2 华南农业大学动物科学学院, 广东 广州 510642
3 广东省蚕业技术推广中心, 广东 广州 510640
使用近红外光谱鉴别蚕茧雌雄设备成本较高, 挑选有用特征可以减少成本。 雌雄蚕茧的近红外光谱存在着共线性的关系, 因此提出了一种包裹式的特征选择方法, 基于支持向量机的自助重加权采样(BRS-SVM)的特征选择方法。 使用NirQuest512近红外光谱仪采集了蚕茧的漫透射近红外光谱。 用试验集的全波段建模得到特征重要度热图, 并通过热图得到重要特征波段的范围。 然后在重要特征波段范围内, 分别用BRS-SVM、 基于SVM的特征排序方法(MBR-SVM)、 基于逻辑回归的特征排序方法(MBR-LR)、 递归特征消除法(RFE)、 连续投影算法(SPA) 和遗传算法(GA)挑选单波段特征和连续波段面积特征, 再分别用支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)建立雌雄分类模型。 通过特征重要性热力图发现, 蚕茧雌雄分类重要区域在900~1 399 nm内, 用此波段范围建立SVM模型, 试验集准确率为99.40%。 用BRS-SVM挑选5个单波段特征, 然后再用SVM建模, 验证集准确率为93.88%, 高出其他特征选择方法5%~12%, 测试集准确率为89.56%, 测试集准确率高出其他特征选择方法2%~4%。 用BRS-SVM挑选27个单波段特征, 建立SVM雌雄分类模型测试集准确率为94.97%, 准确率达到生产条件要求。 用BRS-SVM挑选的14个连续波段面积特征, 再用SVM建模, 测试集准确率为94.43%。 在挑选少量特征情况下, 我们提出的BRS-SVM要优于其他方法。 用BRS-SVM挑选少量的特征, 可以建立性能良好的蚕茧雌雄分类模型, 有效减少了成本, 具有重要的现实意义。
蚕茧 近红外光谱 特征选择 Cocoons Near infrared spectrum Feature selection 光谱学与光谱分析
2022, 42(4): 1173
1 华南农业大学电子工程学院, 广东 广州 510642
2 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室, 广东 广州 510642
3 国家柑橘产业技术体系机械研究室, 广东 广州 510642
4 华南农业大学工程学院, 广东 广州 510642
应用可见/近红外光谱技术、 小波变换（WT）和连续投影算法（SPA）, 对火龙果总酸含量(TA)进行精确、 快速的无损检测, 为火龙果内部品质无损检测提供科学依据。 利用Maya2000光纤光谱仪采集380～1 099 nm范围的火龙果漫反射光谱数据, 通过WT消噪、 SPA优选波长和偏最小二乘回归（PLSR）分析方法, 建立了火龙果总酸的定量预测模型。 试验结果表明： 经过WT消噪联合SPA优选波长压缩光谱变量后建立的WT-SPA-PLSR模型, 预测精度都高于全谱PLSR模型。 由全部样本的原始光谱变量作为输入变量建立PLSR模型的预测相关系数（Rp）为0.851 394, 预测均方根误差（RMSEP）为0.086 848； 全部样本的原始光谱数据使用dbN（N=2, 3, …, 10）小波进行分解消噪, 其中消噪效果最优的是db4小波2层分解（db4-2）, WT-PLSR模型的Rp为0.915 635, RMSEP为0.066 752, 小波变换消噪后的光谱预测模型精度明显提高； 原始光谱经过db10-3小波消噪联合SPA算法, 从570个光谱变量中优选出530, 545, 604, 626, 648, 676, 685, 695, 730, 897, 972, 1 016 nm共12个变量作为输入变量, 建立WT-SPA-PLSR预测模型, 模型的RP为0.882 83, RMSEP为0.077 39。 SPA算法适合火龙果TA模型的光谱变量选择, 能够有效提取与总酸相关度高的波长变量, 增加了预测模型的精度和稳定性。 研究结果表明小波变换技术联合连续投影算法的漫反射近红外光谱无损检测火龙果总酸含量具有可行性。
可见/近红外光谱技术 无损检测 小波变换（WT） 连续投影算法(SPA) 火龙果 总酸(TA) Visible/near-infrared spectrometry Nondestructive examination Wavelet transform (WT) Successive projections algorithm (SPA) Pitaya Total acid content (TA) 光谱学与光谱分析
2016, 36(5): 1345
罗霞 1,2,3,*洪添胜 2,3,4罗阔 2,3,4代芬 1,2,3梅慧兰 2,3,4
1 华南农业大学电子工程学院, 广东 广州 510642
2 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室, 广东 广州 510642
3 国家柑橘产业技术体系机械研究室, 广东 广州 510642
4 华南农业大学工程学院, 广东 广州 510642
利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法.以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行特征变量的选择,通过偏最小二乘法(PLS)和前馈反向传播神经网络法(BPNN)建立预测模型,分析了火龙果果皮对SSC 模型预测精度的影响.实验结果表明：采用平滑去噪(MAS) 效果最优,PLS 模型的交叉验证相关系数(Rcv) 为0.8635,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.6791,可提高火龙果可溶性固形物模型精度；通过SPA 算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,采用优选的15 个特征变量建立的BPNN 预测模型的预测相关系数(RP)为0.8411,预测均方根误差(RMSEP)为0.8171；果皮对建模结果会产生一定的影响,完整果PLS 模型的(RP)为0.8999,RMSEP 为0.7208；果肉PLS 模型的RP 为0.9304,RMSEP 为0.5291,果肉SSC 模型比完整果SSC 模型的预测能力略高.研究结果表明基于高光谱技术采集的火龙果漫反射光谱进行SSC 无损检测具有可行性.
光谱学 高光谱技术 无损检测 连续投影算法 模型 火龙果 可溶性固形物 激光与光电子学进展
2015, 52(8): 083002
1 南方农业机械与装备关键技术重点实验室, 广东 广州510642
2 华南农业大学工程学院, 广东 广州510642
3 新加坡国立大学生物医学工程系, 光学生物成像实验室, 新加坡117576
马铃薯是世界上最重要的食物之一, 快速无损的进行马铃薯品种鉴别对其在应用中更好的发挥品种优势具有重要作用。 研究了以近红外荧光光谱和近红外拉曼光谱的土豆品种鉴别, 并对两者进行了比较。 实验采用3个品种共98个土豆样本, 随机将其分成校正集(74个)和预测集(24个)。 首先使用785 nm近红外激光激发, 采集所有样本的荧光和拉曼混合光谱, 然后从混合光谱中分别提取荧光光谱和拉曼光谱, 最后对荧光光谱和拉曼光谱进行偏最小二乘判别分析(PLS-DA), PLS-DA模型采用留一法和全交互验证。 结果显示, 荧光光谱与拉曼光谱都能够对三个马铃薯品种进行鉴别, 其中荧光光谱的PLS-DA模型预测Favorita品种效果较好(灵敏度为1, 特异性086, 准确性092), 但Diamant品种(灵敏度为075, 特异性075, 准确性075)和Granola品种(灵敏度为016, 特异性089, 准确性071)预测的效果较差, 而拉曼光谱图很好的解释了马铃薯中的主要营养成分, 基于拉曼光谱的PLSDA模型的预测效果(三个品种预测灵敏度, 特异性, 准确性均为1)比荧光光谱判别效果显著提高。
马铃薯 拉曼光谱 荧光光谱 品种鉴别 Potato Raman spectroscopy Fluorescence spectroscopy Cultivar identification
1 华南师范大学物理与电信学院, 广东 广州 510006
2 华南农业大学工程学院, 广东 广州 510642
阐述了光声成像的基本原理，综述了现有的几种光声成像方法、原理及成果。介绍了国内外多个研究小组在光声成像领域所取得的一些成果，主要包括：用超声探测器记录光声信号的滤波反投影算法光声成像；超声探测器结合声透镜的傅里叶方法；用探测光做载波调制光声信号，将光声信号转化为光信号，经光学系统解调，将样品像显示在CCD摄像机上的实时光声成像等。对比了几种光声成像方法，并提出了一些光声成像的新思路。
医用光学 光声信号 光声成像 超声探测器 调制 解调 激光与光电子学进展
2012, 49(2): 020004
