河南省科技创新杰出青年基金(624420017)
- 作品数：2 被引量：33H指数：2
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- 相关机构：河南科技大学更多>>
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- 相关领域：轻工技术与工程自动化与计算机技术理学机械工程更多>>
- 基于机器视觉的苹果分级中特征参量选择方法被引量：18
- 2012年
- 为提高基于数字图像的苹果分级的准确性,常提取多特征信息。然而,使用多特征信息分级时会存在信息冗余等问题。为此,运用主成分分析(PCA)来融合特征参量,并借助WilksΛ统计量选择对分级有显著作用的主成分;然后依据各特征参量对所选择主成分的贡献率筛选特征参量。Fisher判别分析(FDA)结果表明:使用所选择的特征参量进行苹果分级,分级效果明显优于特征选择前,分级正确率和交叉验证正确率分别提高了2.0%和1.5%。
- 殷勇陶凯于慧春
- 关键词：苹果主成分分析统计量
- 基于不同波段的枸杞多糖及总糖高光谱成像检测被引量：15
- 2017年
- 采用高光谱图像技术对枸杞多糖和总糖含量进行检测,并探寻其最适宜的光谱波段。首先采用多元散射校正、Savitzky-Golay平滑(S-G平滑)和标准正态变量变换3种常用光谱预处理方法对原始光谱进行预处理,并对结果进行对比,选择多元散射校正预处理方法,以消除散射的影响;然后分别基于相关系数的数值及不同范围波长的特性,选择有效波段、可见光波段、近红外波段及全波段图像的平均光谱反射值作为特征参量;最后建立基于不同特征参量的枸杞多糖和总糖含量的BP神经网络预测模型。结果表明:基于全波段条件下光谱信息所建立的预测模型最佳,枸杞多糖含量预测正确率为97.59%,相关系数为0.997 4,均方根误差为0.077 7,枸杞总糖含量预测正确率为100%,相关系数为0.996 8,均方根误差为0.250 6。因此高光谱无损检测枸杞多糖和总糖含量具有可行性。
- 于慧春王润博殷勇刘云宏
- 关键词：高光谱图像BP神经网络枸杞多糖总糖
