2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、高光譜成像技術(shù)具有連續(xù)多波段、光譜分辨率高等特點,是檢測蔬菜水果綜合品質(zhì)的首選技術(shù)。馬鈴薯是寧夏主要的農(nóng)產(chǎn)品之一,其品質(zhì)檢測是加工中的重要環(huán)節(jié)。本論文的研究對象為馬鈴薯外部品質(zhì),包括蟲眼、干腐、合格、畸形、機(jī)械損傷和綠皮,并結(jié)合BP-ANN、RBF-ANN、SVM-ANN、PLS、貝葉斯分類器建立馬鈴薯外部品質(zhì)及其端元的預(yù)測模型。論文主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:
  (1)提取合格及各類缺陷樣本感興趣區(qū)域的波譜并進(jìn)行光譜特性分析,為基

2、于高光譜成像技術(shù)的馬鈴薯外部品質(zhì)及其端元預(yù)測模型的建立奠定理論基礎(chǔ)。
  (2)采用PCA確定了580nm、650nm、676nm、690nm和960nm這5個特征波長,同時采用PCA、ICA和波段比法對馬鈴薯高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。結(jié)果表明可以5個特征波長PCA分析的PC2圖像(降維方法Ⅰ)、ICA方法分析的IC2圖像(降維方法Ⅱ)、不同波段比值的圖像(降維方法Ⅲ)可作為建模和分類的特征圖像。
  (3)采用小波遞推最小二

3、乘濾波算法對降維圖像進(jìn)行去噪的效果優(yōu)于直接采用遞推最小二乘法和小波濾波算法。同時,確定了利用4尺度Haar小波函數(shù)重構(gòu)降維圖像,可以獲得較好的重構(gòu)效果。@(4)利用BP-ANN、RBF-ANN、SVM-ANN、PLS、貝葉斯分類器對經(jīng)過去噪和重構(gòu)的降維圖像建立馬鈴薯外部缺陷預(yù)測模型,結(jié)果表明采用貝葉斯分類器+降維方法Ⅲ+WT-RLS方法建立預(yù)測模型,其性能較佳。
  (5)提取馬鈴薯外部感興趣區(qū)域的光譜數(shù)據(jù),采用SD、FD、SG、

4、MSC、SNV、SG-MSC和小波壓縮7種方法對其500nm~960nm波段的數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜預(yù)處理,并建立基于BP-ANN、RBF-ANN、SVM-ANN、PLS、貝葉斯分類器的馬鈴薯外部感興趣區(qū)域的預(yù)測模型,結(jié)果表明采用SVM-ANN+SG-MSC方法建立馬鈴薯外部感興趣區(qū)域的預(yù)測模型較佳,其平均識別率達(dá)到了86.73%,RMSEP為0.40,R為0.95。
  (6)利用SVM-ANN和貝葉斯分類器建立了馬鈴薯外部品質(zhì)端元的預(yù)測

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