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    基于可见近红外光谱的粮食品质无损预测方法研究

    陈舒畅  
    【摘要】:粮食是人类生产的基础,粮食安全事关国家安全大局,如何保证粮食的品质并安全存储一直以来都是国家极为重视的问题。近红外光谱分析技术是近年来快速发展的一种粮食品质无损检测技术,具有不破坏粮食本身、操作便捷以及稳定性高和效率高的优点,它通过对粮食光谱数据的分析,建立起光谱数据与粮食成分之间的关系模型,从而实现对未知粮食样本品质的预测。近红外光谱分析技术的核心是建立稳定且准确的预测模型,因近红外光谱数据具有维数高,共线性以及信息冗余等特点,所以对近红外光谱数据的分析首先从光谱降维出发,进而建立合适的回归预测模型。因此,为更好地解决近红外粮食光谱数据的分析研究问题,本文围绕光谱降维算法和建立回归预测模型两个关键技术,作出如下工作:(1)首先,通过光谱仪等设备采集并存储粮食可见近红外光谱数据,通过对光谱数据的分析,发现光谱数据具有维数高,共线性和信息冗余的特点,通过文献调研,了解并整理目前近红外光谱领域常用的光谱降维算法和定量回归模型,为后续具体的研究做好准备工作;(2)其次,本文针对近红外光谱数据降维困难的问题,从基于特征选择和基于特征提取两个方面,分别提出了一种基于优化SPA的降维方法和一种基于优化稀疏自编码器的SAE_GA降维方法?;谟呕疭PA的降维方法的思路是通过预先计算每个光谱特征的纯度值,优选初始波段,再对光谱进行筛选,减少SPA算法的随机性;SAE_GA降维方法的思路是先采用稀疏自编码器对光谱特征进行学习,挖掘光谱特征的非线性关系,再通过遗传算法结合预测输出,进一步精选特征。通过在两组粮食近红外数据上的实验,对比传统的连续投影算法、主成分分析算法、单一的稀疏自编码器算法在回归模型上的准确率,证明了本文提出的针对近红外光谱数据降维方法的有效性;(3)最后,针对现有近红外光谱建模方法较为传统,随着样本数量的增加,模型参数调整繁琐,无法满足大批量样本检测的需要,泛化性能差的缺陷,本文提出了一种基于优化卷积神经网络的回归预测模型,结合提出的降维算法将模型应用于粮食近红外光谱数据上,建立基于回归CNN的粮食品质预测模型,通过与传统的建模方法的对比,具有准确率高,泛化性更强的优点。


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