基于高光谱成像技术的金银花与山银花快速鉴别

冯洁; 刘云宏; 王庆庆; 于慧春; 石晓微

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基于高光谱成像技术的金银花与山银花快速鉴别

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利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损的鉴别金银花与山银花的方法.通过对比3种预处理方法对偏最小二乘算法(Partial Least Squares,PLS)建模效果的影响,得到SNV为建模最优预处理方法.使用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影算法(Successive Proiection Algorithm,SPA)选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立极限学习机(Extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(Last Squares Support Vector Machine,LSSVM)的判别分析模型.结果表明,光谱经SNV预处理后,应用SPA提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花和山银花最优判别模型,其建模集与预测集识别率均达到了100.00％.因此,利用高光谱成像技术能够无损、有效地鉴别金银花与山银花,并且在全光谱和特征波长下均能实现金银花与山银花的快速判别分析.

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来源
《食品与机械》 |2018年第5期|87-90176|共5页
作者
冯洁; 刘云宏; 王庆庆; 于慧春; 石晓微;
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作者单位

河南科技大学食品与生物工程学院;

河南洛阳471023;

河南科技大学食品与生物工程学院;

河南洛阳471023;

河南省食品原料工程技术研究中心;

河南洛阳471023;

河南科技大学食品与生物工程学院;

河南洛阳471023;

河南科技大学食品与生物工程学院;

河南洛阳471023;

河南省食品原料工程技术研究中心;

河南洛阳471023;

河南科技大学食品与生物工程学院;

河南洛阳471023;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
金银花; 山银花; 高光谱; 快速鉴别;

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