结合太赫兹光谱与机器学习的小麦霉变程度判别
O433; 为快速、准确地判断小麦籽粒的霉变程度,研究基于太赫兹时域光谱技术,结合支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的霉变小麦定性分析方法.首先,将小麦籽粒分为正常、轻度霉变、中度霉变和重度霉变4类,利用CCT-1800太赫兹时域光谱仪获取小麦样本在0.1～4.0 THz波段的光谱数据.对比采用不同光谱预处理方法对判别结果的影响后,使用主成分分析、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、t分布随机近邻嵌入...
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| Published in | 食品科学 Vol. 44; no. 12; pp. 343 - 350 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , , , , , , |
| Format | Magazine Article |
| Language | Chinese |
| Published |
农业农村部农业物联网重点实验室,陕西杨凌 712100
2023
陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西杨凌 712100%西北农林科技大学生命科学学院,陕西杨凌 712100 西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100%西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1002-6630 |
| DOI | 10.7506/spkx1002-6630-20220727-304 |
Cover
| Abstract | O433; 为快速、准确地判断小麦籽粒的霉变程度,研究基于太赫兹时域光谱技术,结合支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的霉变小麦定性分析方法.首先,将小麦籽粒分为正常、轻度霉变、中度霉变和重度霉变4类,利用CCT-1800太赫兹时域光谱仪获取小麦样本在0.1～4.0 THz波段的光谱数据.对比采用不同光谱预处理方法对判别结果的影响后,使用主成分分析、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、t分布随机近邻嵌入3种方法对光谱数据进行降维,结果表明LDA的降维效果最好.最后,构建基于SVM、RF和ELM的小麦霉变程度判别模型,结果显示SVM的判别效果最好,当核函数选择多项式核、误差惩罚系数为1时,判别准确率高达98.61％,预测集均方根误差值为0.1429.本研究表明利用太赫兹光谱技术可实现小麦霉变程度的准确检测,为食品安全和粮食贮藏检测提供一种检测手段. |
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| AbstractList | O433; 为快速、准确地判断小麦籽粒的霉变程度,研究基于太赫兹时域光谱技术,结合支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的霉变小麦定性分析方法.首先,将小麦籽粒分为正常、轻度霉变、中度霉变和重度霉变4类,利用CCT-1800太赫兹时域光谱仪获取小麦样本在0.1～4.0 THz波段的光谱数据.对比采用不同光谱预处理方法对判别结果的影响后,使用主成分分析、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、t分布随机近邻嵌入3种方法对光谱数据进行降维,结果表明LDA的降维效果最好.最后,构建基于SVM、RF和ELM的小麦霉变程度判别模型,结果显示SVM的判别效果最好,当核函数选择多项式核、误差惩罚系数为1时,判别准确率高达98.61％,预测集均方根误差值为0.1429.本研究表明利用太赫兹光谱技术可实现小麦霉变程度的准确检测,为食品安全和粮食贮藏检测提供一种检测手段. |
| Author | 卫亚红 秦立峰 郭芸成 张思怡 刘嘉祺 徐志远 姚志凤 陈煦 何东健 杨承霖 |
| AuthorAffiliation | 西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100%西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100;农业农村部农业物联网重点实验室,陕西杨凌 712100;陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西杨凌 712100%西北农林科技大学生命科学学院,陕西杨凌 712100 |
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| Author_FL | GUO Yuncheng CHEN Xu HE Dongjian QIN Lifeng LIU Jiaqi YANG Chenglin YAO Zhifeng WEI Yahong XU Zhiyuan ZHANG Siyi |
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| DOI | 10.7506/spkx1002-6630-20220727-304 |
| DatabaseName | Wanfang Data Journals - Hong Kong WANFANG Data Centre Wanfang Data Journals 万方数据期刊 - 香港版 China Online Journals (COJ) China Online Journals (COJ) |
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| Discipline | Engineering |
| DocumentTitle_FL | Detection of Mildew Degree of Wheat Using Terahertz Spectroscopy and Machine Learning |
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| ISSN | 1002-6630 |
| IngestDate | Thu May 29 04:06:04 EDT 2025 |
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| Issue | 12 |
| Keywords | moldy wheat 太赫兹时域光谱 spectral classification 光谱分类 spectral preprocessing 霉变小麦 光谱预处理 光谱降维 spectral dimension reduction terahertz time-domain spectroscopy |
| Language | Chinese |
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| PublicationTitle | 食品科学 |
| PublicationTitle_FL | Food Science |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 农业农村部农业物联网重点实验室,陕西杨凌 712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西杨凌 712100%西北农林科技大学生命科学学院,陕西杨凌 712100 西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100%西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100 |
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| SourceType | Aggregation Database |
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| Title | 结合太赫兹光谱与机器学习的小麦霉变程度判别 |
| URI | https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/spkx202312041 |
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