红外与毫米波学报, 2007, 26 (6): 433, 网络出版: 2008-08-17
基于独立组分分析和BP神经网络的可见/ 近红外光谱稻谷年份的鉴别
DISCRIMINATION YEARS OF ROUGH RICE BY USING VISIBLE/NEAR INFRARED SPECTROSCOPY BASED ON INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND BP NEURAL NETWORK
摘要
建立了一种基于独立组分分析的可见/近红外光谱反射技术快速鉴别稻谷年份的新方法.首先用独立组分分析方法获取不同年份稻谷的可见/近红外光谱载荷图,将载荷图中相关性最大的波段(特征波段)作为人工神经网络的输入建立稻谷年份的鉴别模型.每个年份40个样本,3个年份共120个样本用来建立BP神经网络模型,剩余的3个年份各20个样本用于预测.预测的结果表明,准确率达到100%.同时通过独立组分分析,得到了稻谷主要成分对应的敏感波段.说明本文提出的基于独立组分分析的方法具有很好的鉴别效果,为稻谷的年份鉴别提供了一种新方法.
Abstract
邵咏妮, 曹芳, 何勇. 基于独立组分分析和BP神经网络的可见/ 近红外光谱稻谷年份的鉴别[J]. 红外与毫米波学报, 2007, 26(6): 433. 邵咏妮, 曹芳, 何勇. DISCRIMINATION YEARS OF ROUGH RICE BY USING VISIBLE/NEAR INFRARED SPECTROSCOPY BASED ON INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND BP NEURAL NETWORK[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2007, 26(6): 433.
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