帮助 关于我们

返回检索结果

基于遗传算法与线性鉴别的近红外光谱玉米品种鉴别研究
Study on Discrimination of Varieties of Corn Using Near-Infrared Spectroscopy Based on GA and LDA

查看参考文献10篇

文摘 结合遗传算法与线性鉴别分析(LDA)提出了一种玉米品种的快速鉴别方法.该方法是一种基于近红外光谱的新方法,通过采集玉米种子(实验共37个种类)的近红外光谱数据,使用遗传算法进行特征光谱波段的选择,使用线性鉴别分析的方法提取光谱特征并分类.结果表明,遗传算法能有效地剔除光谱噪声波段,并提高LDA的泛化能力.同时,为简化运算,剔除了大量冗余数据,结合遗传算法选择的特征谱区,使参与鉴别的数据维数从2 075降到了233.对测试集1的300个样本的平均正确识别率与平均正确拒识率均达到99.30%,其中73.33%的玉米品种的正确识别率达到了100%;对测试集2(均为未参加训练品种的样本)的175个样本的平均正确拒识率达到99.65%.与常用的PCA等方法相比,运算时间更短,正确率更高
其他语种文摘 A new method for the fast discrimination of varieties of corm based on near-infrared spectroscopy using genetic algorithm and linear discriminant analysis(LDA) was proposed. First, data of NIS of 37 varieties of corn was collected, second, genetic algorithm used for choosing the feature band of spectrum, then PCA and LDA were used to extract features, and finally corn seeds were classified. The result showed that GA could remove noise band effectively and improve the generalization ability of LDA.A large number of redundant data was removed to simplify the computing, which resulted in the data dimension reduction from 2 075 to 233.For the 300 samples of test set one, the average correct recognition rate and average correct rejection rate attained 99.30% for both, and the average correct recognition rate of 73.33% varieties of corn attained for 100%.For the 175 samples of test set 2(all of whose varieties had not been trained), the average correct recognition rate attained 99.65%.The run time is shorter and the correct rate is higher compared to the common method of PCA
来源 光谱学与光谱分析 ,2011,31(3):669-672 【核心库】
DOI 10.3964/j.issn.1000-0593(2011)03-0669-04
关键词 近红外光谱 ; 遗传算法 ; 线性鉴别分析 ; 主成分分析
地址

中国科学院半导体研究所, 北京, 100083

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1000-0593
学科 社会科学总论;物理学;农学(农艺学)
基金 国家自然科学基金项目 ;  国家自然科学基金青年科学基金项目
文献收藏号 CSCD:4159478

参考文献 共 10 共1页

1.  严衍禄. 近红外光谱分析基础与应用,2005 被引 319    
2.  陆婉珍. 现代近红外光谱分析技术,第2版,2007 被引 75    
3.  方利民. 基于独立分量和神经网络的近红外多组分分析方法. 分析化学,2008,36(6):815 被引 20    
4.  黄敏. 基于可见—近红外光谱技术的家蚕蚕种鉴别方法的研究. 红外与毫米波学报,2006,25(5):342 被引 15    
5.  梁亮. 杂交稻种品系与真伪的可见-近红外光谱鉴别. 激光与红外,2009,39(4):407 被引 6    
6.  祝诗平. 基于PCA与GA的近红外光谱建模样品选择方法. 农业工程学报,2008,24(9):126 被引 9    
7.  祝诗平. 基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法. 农业机械学报,2004,35(5):152 被引 21    
8.  褚小立. 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用. 化学进展,2004,16(4):528 被引 337    
9.  严云洋. 基于多尺度低频特征组合的线性鉴别分析. 系统仿真学报,2008,20(7):1740 被引 3    
10.  华顺刚. 基于PCA+LDA的热红外成像人脸识别. 模式识别与人工智能,2008,21(2):160 被引 13    
引证文献 6

1 牛晓颖 基于BP-ANN的草莓品种近红外光谱无损鉴别方法研究 光谱学与光谱分析,2012,32(8):2095-2099
被引 10

2 陈青春 光谱技术在玉米生产中的应用 广东农业科学,2012,39(11):24-27
被引 1

显示所有6篇文献

论文科学数据集
PlumX Metrics
相关文献

 作者相关
 关键词相关
 参考文献相关

iAuthor 链接
李卫军 0000-0001-9668-2883
刘扬阳 0000-0003-4267-1964
版权所有 ©2008 中国科学院文献情报中心 制作维护:中国科学院文献情报中心
地址:北京中关村北四环西路33号 邮政编码:100190 联系电话:(010)82627496 E-mail:cscd@mail.las.ac.cn 京ICP备05002861号-4 | 京公网安备11010802043238号