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[1]林萍,陈永明.利用可见近红外光谱技术快速鉴别大米品种[J].江苏农业科学,2015,43(12):320-323.
　Lin Ping,et al.Fast discrimination of rice varieties based on visible near-infrared spectroscopy technology[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(12):320-323.
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利用可见近红外光谱技术快速鉴别大米品种(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第43卷
期数:
2015年第12期
页码:
320-323
栏目:
质量安全与检测分析
出版日期:
2015-12-25

文章信息/Info

Title:
Fast discrimination of rice varieties based on visible near-infrared spectroscopy technology
作者:
林萍;  陈永明
盐城工学院电气工程学院，江苏盐城 224051
Author(s):
Lin Ping; et al
关键词:
遗传算法; 偏最小二乘法; BP神经网络; 大米; 可见近红外光谱
Keywords:
-
分类号:
S126；TH744.1
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
提出了1种应用近红外光谱技术快速无损鉴别大米品种的新方法。采用近红外光谱仪获取3种大米的光谱吸收特征曲线，运用遗传算法抽取15个特征波长，并对15个特征波长运用偏最小二乘法进行模式特征分析；经过交互验证法判别提取主成分，完成特征提取后，将7种主成分作为神经网络的输入变量，建立了3层误差逆传播(back propagation，BP)神经网络。结果表明，对30个未知样本进行预测，预测相对偏差均＜5%，预测结果准确率达100%；遗传算法结合偏最小二乘法进行聚类比单独使用偏最小二乘法对大量原始光谱数据进行聚类分析的效果好，BP神经网络预测的精确度也大大提高。该方法能快速无损地检测大米品种，同时为其他有机物品种鉴别提供了新方法。
Abstract:
-

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-06-01
基金项目：国家自然科学基金 (编号：31501221)；江苏省自然科学基金(编号：BK20140467)；江苏省高校自然科学研究面上项目(编号：13KJB210006)；盐城市农业科技指导性计划(编号：YKN2014009、YKN2014010)；盐城工学院人才引进项目(编号：KJC2014007、KJC2014006)；盐城工学院校级培育项目(编号：XKY2013013、XKY2014056、XKY2014055)。
作者简介：林萍(1982—)，女，江苏盐城人，博士，讲师，主要从事农产品质量检测的研究。E-mail：binglvcha007@126.com。
通信作者：陈永明，博士，讲师，主要从事农业智能系统的研究。E-mail：billrange@126.com。
更新日期/Last Update: 2015-12-25