王栋
- 作品数：2 被引量：43H指数：2
- 供职机构：西北农林科技大学生命科学学院更多>>
- 发文基金：国家苹果产业技术体系建设专项更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于电学特征的苹果水心病无损检测被引量：21
- 2018年
- 为了探寻快速而准确的苹果水心病无损检测新方法,该文以‘秦冠’水心病疑似病果和好果作为试材,逐果采集11个电学指标在100 Hz^3.98 MHz间13个频率点的特征值,然后切开并统计真实发病情况。利用主成分分析结合不同分类模型进行好果与病果判别分析,结果选取方差累积贡献率大于90%的主成分15个,Fisher判别、多层感知器人工神经网络(multi-layer perceptron,MLP)对好果和病果的判断正确率均随着主成分数的增加而增大,并分别在主成分数量达到前13、10时趋于稳定水平93.3%、95.4%。径向基人工神经网络(radical basis function,RBF)结合15个主成分判别的正确率75.1%。水心病引起介电损耗系数D、复阻抗相角deg、串联等效电容Cs和并联等效电容Cp及相对介电常数(ε')、损耗因子(ε")共6个参数在低频区(100~10 000 Hz)的观测值高于好果,是电学法能够对水心病果和好果进行‘识别’的原因。同时发现,利用低频率下(100~25 100 Hz)损耗因子(ε")值结合MLP或RBF人工神经网络模型对水心病果和好果识别正确率均能达到100%,是一种简便而高效的苹果水心病无损检测方法,可为今后进一步研发苹果果实水心病在线无损检测仪器提供理论与技术依据。
- 王若琳王栋任小林马惠玲
- 关键词：病害无损检测神经网络苹果水心病
- 基于高光谱成像的苹果品种快速鉴别被引量：23
- 2017年
- 以"乔纳金"苹果,"红富士"苹果和"秦冠"苹果共90个试验样本为试材分别采集865~1 711 nm的近红外波段高光谱图像,选取苹果图像感兴趣区域(ROI),以分辨率2.8 nm提取其平均反射光谱数据,分别利用K近邻法(KNN)和径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)进行品种判别,5折交叉检验。结果表明,3种苹果的近红外高光谱图像均在波长941~1 602 nm之间变得清晰,该区域200个波段下的平均反射光谱数据经KNN法中的10种距离算法评判,当K取值3和5时,切比雪夫距离、欧几里得距离和明可夫斯基距离3种距离算法的识别正确率均达到100%;SVM-RBF核函数模型中,γ取值为2-8~1的范围内识别正确率均在92%以上,当γ取值2-5,C取值为16和32时,识别正确率最高,为96.67%。故利用近红外高光谱图像技术结合KNN计算对苹果品种进行快速鉴别是优异和可靠的方案。
- 马惠玲王若琳蔡骋王栋
- 关键词：苹果高光谱成像K近邻法支持向量机
