光谱技术在农作物/农产品信息无损检测中的应用
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作者孙俊 著
出版社东南大学出版社
ISBN9787564171698
出版时间2017-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数212页
字数296千字
定价50元
货号SC:9787564171698
上书时间2024-12-23
商品详情
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内容简介:
内容背景涉及计算机信息技术在农业工程中的应用。以当前农业工程中农作物、农产品的内部信息检测为背景，介绍了农作物、农产品信息无损检测的必要性以及传统的检测方法的弊端，介绍了当前无损检测的诸多光谱学方法（近红外光谱、可见光光谱、高光谱图像、荧光光谱）及电特性方法，介绍了一些数据预处理、特征提取、数学建模的算法，通过构建预测检测模型，解决了常见作物（水稻、玉米、生菜、油麦菜、桑叶、烟草）的营养元素、水分、农残等状况以及农产品（大米、红豆、鸡蛋）的品质的无损检测问题。通过模型衡量指标分析，表明模型的检测精度可达到实际应用的要求。
目录:
1概述
1.1农作物／农产品信息的光谱技术检测
1.1.1光谱技术在农作物检测中的应用
1.1.2光谱技术在农作物农药残留检测中的应用
1.2农作物／农产品信息的电特性技术检测
1.2.1介电特性技术在水果品质检测中的应用
1.2.2介电特性技术在粮食含水率检测中的应用
1.2.3介电特性在叶片含水率检测中的应用
参考文献
2光谱预处理算法
2.1savitzky-Golay多项式平滑
2.2移动平均平滑
2.3多元散射校正算法
2.4标准正态变量变换和去趋势算法
2.5导数变换算法
2.6正交信号校正算法
2.7小波阈值
2.8小波分段
参考文献
3光谱特征选取方法
3.1逐步回归分析
3.2连续投影算法
3.3权重回归系数法
3.4主成分分析
3.5竞争性自适应加权算法
3.6LDA算法
3.7LPP算法
3.8SLPP算法
3.9离散小波变换
3.10分段离散小波变换
参考文献
4定性分析方法
4.1支持向量机
4.2K*近邻分类器
4.3Adaboost-SVM及Adaboost-KNN
4.4MSCPSO-SVM
4.5极限学习机
4.6Fisher判别分析
4.7马氏距离判别分析
参考文献
5定量分析方法
5.1一元回归算法
5.2多元线性回归
5.3BP
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