文档介绍：第32卷,第4期光谱学与光谱分析 ,,pp939943
2012 年 4 月 SpectroscopyandSpectralAnalysis April,2012
玉米近红外光谱在仿生模式识别中的特征提取方法研究
沈立峰1,贾仕强1,郭婷婷2,邬文锦1,严衍禄1,安冬1
1. 中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083
2. 中国农业大学国家玉米改良中心,北京 100193
摘要近红外光谱特征提取是近红外光谱定性分析的关键步骤,其质量直接影响定性分析结果。采用漫
透射方法测量8个玉米品种的近红外光谱,经预处理后,分别采用 PCA,ICA,PLSDA 和小波分解四种方
法对光谱进行特征提取,并使用仿生模式识别方法建立了8个玉米品种识别模型,最后使用测试集数据进
行模型测试。结论如下:使用PLSDA方法进行特征提取后建立的模型正确识别率优于使用 PCA,ICA 和
小波分解特征提取后建立的模型。
关键词玉米品种;近红外光谱;仿生模式识别;特征提取;漫透射
中图分类号:;S123 文献标识码:A 犇犗犐:.10000593(2012)04093905
实验寻找最适合的算法。
引言光谱数据空间变换后提取二次特征是特征提取中最常用
的一种方式,比较了四种特征提取算法。主成分分析(prici
玉米是我国重要的粮食、饲料两用作物,每年种植面积 ponentanalysis,PCA)主要是对于相互相关的一组数
超过4亿亩,。但是近年来不断发生的玉据,通过正交变换使其变为一组相互无关的变量的方法,它
米假种子案件严重损害了农民的利益,也影响了我国玉米种可以将光谱数据降维,以消除多重共线性[6];独立成分分析
业市场的健康发展。为了对玉米种子市场进行有效监管,种(ponentanalysis,ICA)能够从盲源(由若干
子的品种的真实性鉴定是关键环节。现在比较权威的方法是相对独立的信号源的加权和组成)中有效提取出独立分量,
田间种植法和 DNA指纹图谱法[13],两者的鉴定精度很高, 再从各独立分量中提取有关特征进行模式识别[7];偏最小二
但都有成本高,用时长的缺陷,不适于进行玉米种子的快乘(partialleastsquaresdiscriminantanalysis,PLSDA)是基
速、现场检测,难以推广到基层管理部门,因此亟需研发快于判别分析基础上的 PLS算法,可以确定未知纯样的类归
速、低成本的鉴定技术。属[4],特别适合处理变量个数很多(而且存在多重相关性)而
近红外光谱分析技术能快速、无损地检测样品化学组分观测数据的数量又很少的数据;小波变换(wavelettransfor
含量,具有制样简单、分析速度快的优点,已成功运用于玉 mation,WT)可把原光谱按不同的分辨率分解成一系列不同
米、水稻、小麦等农产品品质的快速、低成本分析[4]。频率的块信号,使原光谱的每一个波长点的各频率分量一目
本实验室在利用近红外光谱识别对玉米品种的定性判别了然,利用小波分解得到的小波系数可以建立识别模型[4]。
方面做了一些探索性研究工作,提出了基