1 中国农业大学信息与电气工程学院， 北京100083
2 中国农业大学国家玉米改良中心， 北京100193
近红外光谱特征提取是近红外光谱定性分析的关键步骤， 其质量直接影响定性分析结果。 采用漫透射方法测量8个玉米品种的近红外光谱， 经预处理后， 分别采用PCA， ICA， PLS-DA和小波分解四种方法对光谱进行特征提取， 并使用仿生模式识别方法建立了8个玉米品种识别模型， 最后使用测试集数据进行模型测试。 结论如下： 使用PLS-DA方法进行特征提取后建立的模型正确识别率优于使用PCA， ICA和小波分解特征提取后建立的模型。
玉米品种 近红外光谱 仿生模式识别 特征提取 漫透射 Maize varieties Near infrared spectroscopy Biomimetic pattern recognition Feature extraction Diffuse transmittance
提出了一种近红外光谱的频率选择方法用于玉米品种鉴别。 首先确定一种衡量特征鉴别能力的准则函数, 然后根据该准则函数逐步选出适合于分类的特征频率, 并通过去除各频率特征之间的相关性使得优选出的频率特征包含尽可能多的品种类间差异信息, 优先选择方差较大的频率特征以减弱噪声的影响。 实验结果表明, 频率选择大幅度地改善了识别效果, 仅使用30维频率特征即可达到94.16%的识别率。 随机模拟实验显示, 优选出的频率特征的识别效果对频率的小幅随机扰动不敏感, 验证了本方法的鲁棒性
近红外光谱 玉米品种鉴别 频率选择 Near infrared spectroscopy Variety discrimination Frequency selection 光谱学与光谱分析
2010, 30(11): 2919
