江苏大学学报(自然科学版)

作者：杨欢1,2,3，罗斌2,3，张晗2,3，周亚男2,3，王成1,2,3

单位：1. 江苏大学 农业工程学院，  江苏 镇江 212013； 2. 北京市农林科学院 智能装备技术研究中心， 北京 100097；  3. 国家农业智能装备工程技术研究中心， 北京 100097

关键词：玉米种子, 高光谱, 迭代保留信息变量法, 线性判别分析, 纯度

基金：国家重点研发计划项目（2017YFD0701205）； 江苏省科技计划重点及面上项目（BE2021379）； 北京市农林科学院2022年度科研创新平台建设项目（PT2022-34）

基于高光谱成像技术，提出了一种无损、快速的玉米种子纯度识别方法.首先，采用多元散射校正(MSC)等方法对数据进行预处理；其次，应用竞争性自适应重加权法(CARS)和迭代保留信息变量法(IRIV)提取特征波长；再次，建立支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)等纯度识别模型；最后，设置随机种子值，使用采集函数“expected-improvement-plus”搜索置信区间中的待评价点，得到使交叉验证损失最小的超参数值，提高模型的准确率.结果表明：MSC-IRIV-LDA识别模型准确率最高，训练集和预测集的准确率分别为0.960 4和0.933 3，K值为0.918 6；对LDA的δ和γ超参数值进行优化后，进一步提高了训练集、预测集准确率和K值；本研究提出的方法能够实现玉米种子纯度无损、快速识别，为精准农业的发展提供技术支持.

来源：2023年第2期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看江苏大学学报(自然科学版)杂志2023年第2期