光谱技术在农作物/农产品信息无损检测中的应用--聚文网

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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。

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神经网络及改进算法
5.3.1BP神经网络
5.3.2基于贝叶斯算法的BP网络
5.3.3基于L-M算法的BP网络
5.3.4遗传神经网络
5.3.5基于思维进化优化BP神经网络
5.3.6PNN神经网络
5.3.7GA—PNN神经网络
5.4支持向量机回归算法及其改进
5.4.1支持向量机回归算法
5.4.2GA-LS-SVM算法
5.5ABC-SVR
参考文献
6水稻信息检测
6.1样本培育
6.1.1栽培方法
6.1.2水稻光谱数据测定
6.1.3水稻叶片水分含量与氮素含量的测定
……
参考文献

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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