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Improving pesticide residues detection using band prioritization and constrained energy minimization

机译：使用频段优先级和受约束的能量最小化来改进农药残留检测

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This paper presents an emerging method to detect pesticide residues on fruit. In order to enhance pesticide signature intensity and make the detection rate of pesticide better, we applied band weighting process and band selection (BS) process base on band prioritization (BP) and band decorrelation (BD) to adjust spectral data. Then four algorithms were used, spectral information divergence (SID), orthogonal subspace projection (OSP), constrained energy minimization (CEM), and support vector machine (SVM) to identify pesticide residues on different fruit. The results show that using CEM method has the highest detection rate of pesticide and has the potential to replace the other traditional methods.
机译：本文提出了一种新兴的检测水果中农药残留的方法。为了提高农药的签名强度，提高农药的检出率，我们在频带优先化（BP）和频带去相关（BD）的基础上应用了频带加权过程和频带选择（BS）过程来调整光谱数据。然后使用四种算法，光谱信息散度（SID），正交子空间投影（OSP），约束能量最小化（CEM）和支持向量机（SVM）来识别不同水果上的农药残留。结果表明，使用CEM方法具有最高的农药检出率，并且有可能替代其他传统方法。

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