【摘 要】
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采用红外光谱技术对核桃开展无损检测研究,实现清香、温185、香玲、新新2号、纸皮、漾濞和岱丰共7种核桃品种的鉴别,为核桃品种识别提供新思路.提出了一种基于近红外和远红外光谱信息融合的方法,首次将远红外光谱技术应用在核桃品种鉴别中,并与近红外光谱数据融合,结合主成分分析法(PCA)和无信息变量消除-连续投影法(UVE-SPA)进行特征波长选取,建立了随机森林、K近邻、支持向量机分类模型.结果 除随机森林模型外,其余模型识别准确率能够达到100％,既降低了模型复杂度,也大大提升了识别准确率和模型稳健性.试验结
【机 构】
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南京林业大学信息科学技术学院,江苏南京210037
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采用红外光谱技术对核桃开展无损检测研究,实现清香、温185、香玲、新新2号、纸皮、漾濞和岱丰共7种核桃品种的鉴别,为核桃品种识别提供新思路.提出了一种基于近红外和远红外光谱信息融合的方法,首次将远红外光谱技术应用在核桃品种鉴别中,并与近红外光谱数据融合,结合主成分分析法(PCA)和无信息变量消除-连续投影法(UVE-SPA)进行特征波长选取,建立了随机森林、K近邻、支持向量机分类模型.结果 除随机森林模型外,其余模型识别准确率能够达到100％,既降低了模型复杂度,也大大提升了识别准确率和模型稳健性.试验结果表明,通过将近红外光谱和远红外光谱的有效信息进行数据融合,可以改善单一光谱技术在识别率上的不足,即两个波段的数据融合更能反映品种之间的差异,为实现核桃品种的高效、无损、精确识别提供了新思路,也为其他物质的鉴别提供了借鉴和参考.
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