【摘 要】
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目的 将近红外高光谱成像系统(HIS)与人工神经网络(ANN)相结合,对大花红景天和长鞭红景天进行无损、快速、高效地分类与鉴别.方法 在935～1720 nm光谱范围内采集了大花红景天和
【机 构】
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四川大学华西药学院,四川成都610041
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目的 将近红外高光谱成像系统(HIS)与人工神经网络(ANN)相结合,对大花红景天和长鞭红景天进行无损、快速、高效地分类与鉴别.方法 在935～1720 nm光谱范围内采集了大花红景天和长鞭红景天的高光谱图像,采用ENVI软件从高光谱图像中提取出两种红景天中感兴趣区域的平均光谱作为样本的原始光谱.在对样本全波段的高光谱数据进行主成分分析(PCA)后,采用SPXY法将样本划分成训练集和测试集,用连续投影算法对高光谱数据进行特征变量的选择,根据交叉验证均方根误差最小的原则提取出23个特征波长.分别基于全波长和特征波长建立线性判别模型SIMCA及非线性判别模型,包括概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN).结果 线性判别模型SIMCA无法将两种红景天进行正确的分类与鉴别,而PNN和GRNN均能很好地区分两种红景天,分类判别的正确率可达100％.结论 与PCA和SIMCA模式识别比较,HIS结合ANN建模有效、快速,可无损鉴别大花红景天和长鞭红景天,在不同品种红景天的分类与鉴别方面有明显的优势.
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