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最小角回归结合核极限学习机的近红外光谱对柑橘黄龙病的鉴别
被引量:
5
1
作者
陈文丽
王其滨
+4 位作者
路皓翔
杨辉华
刘彤
许定舟
杜文川
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1267-1273,共7页
传统的柑橘黄龙病检测方法存在准确度低、稳定性差等问题,该文提出了一种基于最小角回归结合核极限学习机(Least angle regression combined with kernel extreme learning machine,LAR-KELM(RBF))的近红外柑橘黄龙病鉴别方法。该方法...
传统的柑橘黄龙病检测方法存在准确度低、稳定性差等问题,该文提出了一种基于最小角回归结合核极限学习机(Least angle regression combined with kernel extreme learning machine,LAR-KELM(RBF))的近红外柑橘黄龙病鉴别方法。该方法将光谱数据通过小波变换进行预处理,然后用最小角回归(LAR)算法进行光谱波长的筛选,最后通过核极限学习机(KELM(RBF))实现样本的分类。实验采用柑橘叶片的近红外光谱数据,验证了LAR-KELM(RBF)算法的性能,其分类准确度最高为99.91%,标准偏差为0.11。不同规模训练集的实验结果表明,LAR-KELM(RBF)模型较极限学习机(ELM)、波形叠加极限学习机(SWELM)、反向传播神经网络(BP(2层))、KELM(RBF)和支持向量机(SVM)模型分类准确度高、稳定性强,能够广泛应用于柑橘黄龙病的检测鉴别。
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关键词
近红外光谱
柑橘黄龙病
变量筛选
核极限学习机
最小角回归
下载PDF
职称材料
题名
最小角回归结合核极限学习机的近红外光谱对柑橘黄龙病的鉴别
被引量:
5
1
作者
陈文丽
王其滨
路皓翔
杨辉华
刘彤
许定舟
杜文川
机构
桂林电子
科技
大学计算机与信息安全学院
桂林电子
科技
大学电子工程与自
动
化学院
北京邮电大学自
动
化学院
广州迅动网络科技有限公司
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1267-1273,共7页
基金
国家自然科学基金项目(21365008,61105004)
广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金项目(YQ18108)
广西科技计划项目(桂科AD19245202)。
文摘
传统的柑橘黄龙病检测方法存在准确度低、稳定性差等问题,该文提出了一种基于最小角回归结合核极限学习机(Least angle regression combined with kernel extreme learning machine,LAR-KELM(RBF))的近红外柑橘黄龙病鉴别方法。该方法将光谱数据通过小波变换进行预处理,然后用最小角回归(LAR)算法进行光谱波长的筛选,最后通过核极限学习机(KELM(RBF))实现样本的分类。实验采用柑橘叶片的近红外光谱数据,验证了LAR-KELM(RBF)算法的性能,其分类准确度最高为99.91%,标准偏差为0.11。不同规模训练集的实验结果表明,LAR-KELM(RBF)模型较极限学习机(ELM)、波形叠加极限学习机(SWELM)、反向传播神经网络(BP(2层))、KELM(RBF)和支持向量机(SVM)模型分类准确度高、稳定性强,能够广泛应用于柑橘黄龙病的检测鉴别。
关键词
近红外光谱
柑橘黄龙病
变量筛选
核极限学习机
最小角回归
Keywords
near infrared spectroscopy
huanglongbing of citrus
variable screening
kernel extreme learning machine
least angle regression
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
S432 [农业科学—植物病理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
最小角回归结合核极限学习机的近红外光谱对柑橘黄龙病的鉴别
陈文丽
王其滨
路皓翔
杨辉华
刘彤
许定舟
杜文川
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
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参考文献
引证文献
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