基于近红外光谱技术与支持向量机的苜蓿秋眠类型测定研究

编号 zgly0000665394

文献类型 期刊论文

文献题名 基于近红外光谱技术与支持向量机的苜蓿秋眠类型测定研究

作者 王红柳  岳征文  卢欣石 

作者单位 北京林业大学草地资源与生态实验室  北京林业大学水土保持与沙漠化防治教育部重点实验室 

母体文献 光谱学与光谱分析 

年卷期 2011,31(6)

页码 1510-1513

年份 2011 

分类号 S132 

关键词 苜蓿秋眠性  近红外光谱  主成分分析  支持向量机 

文摘内容 提出了一种基于近红外光谱分析技术快速无损测定苜蓿秋眠类型的新方法。应用近红外光谱漫反射技术测定苜蓿样本的光谱并对其进行主成分分析(PCA),根据主成分的累积贡献率选取前10个主成分建立支持向量机(SVM)分类模型,并对其参数及核函数类型进行了详细的分析和讨论。试验结果表明,当c=0.339 2,g=32时,测试集的预测准确率可达98.182%,可以作为初步测定苜蓿秋眠类型的手段之一。同时,与主成分回归分析、偏最小二乘法、BP神经网络、LVQ神经网络等方法相比较的结果表明,PCA-SVM模型可以有效地解决小样本问题,且可以避免陷入局部极小。