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宗祥

作品数:1 被引量:6H指数:1
供职机构:江苏大学电气信息工程学院更多>>
发文基金:国家级大学生创新创业训练计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇叶片
  • 1篇生菜
  • 1篇特征提取
  • 1篇农药
  • 1篇农药残留

机构

  • 1篇江苏大学

作者

  • 1篇金夏明
  • 1篇武小红
  • 1篇孙俊
  • 1篇方敏
  • 1篇刘枭
  • 1篇宗祥
  • 1篇毛罕平

传媒

  • 1篇江苏农业科学

年份

  • 1篇2014
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于有监督特征提取的生菜叶片农药残留浓度高光谱鉴别研究被引量:6
2014年
为了保证人们对蔬菜的安全食用,研究了蔬菜叶片农药残留的无损检测方法。标准营养液无土栽培生菜样本,在成熟期按4种不同浓度,分别为1.250、0.830、0.600、0.375 mL/L,将氰戊菊酯农药雾状均匀喷洒至生菜叶片上,8 h后采集生菜叶片高光谱数据。采用标准归一化(SNV)算法对原始光谱进行预处理,分别利用基于非监督特征提取方法主成分分析(PCA)、局部保留投影(LPP)与基于监督特征提取方法线性判别分析(LDA)、局部保留投影(SLPP)对降噪后的光谱数据进行特征提取,统一选用支持向量机(SVM)作为分类器。利用相同的训练样本与测试样本进行分类试验,对生菜叶片农药残留浓度分类鉴别的结果为,PCA-SVM分类正确率为82.14%,LPP-SVM分类正确率为85.71%,LDA-SVM分类正确率为89.29%,SLPP-SVM分类正确率达到92.86%。结果表明,与非监督特征提取算法相比,监督特征提取算法由于充分利用了样本的类别特性,使得分类器对降维后的数据更加敏感,分类精度更高,其中SLPP-SVM的分类效果最好。
孙俊金夏明毛罕平刘枭武小红方敏宗祥
关键词:生菜农药残留
共1页<1>
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