【摘 要】
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提出了一种无信息变量消除和偏最小二乘投影分析相结合的苹果高光谱散射图像最优波段选择方法.经该算法提取后的波段降为全谱的26%,将选择后的波段作为输入变量建立了苹果硬
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60805014);中央高校基本科研业务费专项奖金(No.JUSRP20913、No.JUSRP21132)资助
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提出了一种无信息变量消除和偏最小二乘投影分析相结合的苹果高光谱散射图像最优波段选择方法.经该算法提取后的波段降为全谱的26%,将选择后的波段作为输入变量建立了苹果硬度的偏最小二乘预测模型.预测均方根误差由6.00N降为5.73N,相关系数也有所提高,并与遗传算法作了比较.结果表明,该算法能有效消除原光谱矩阵中冗余的信息,且不存在遗传算法中的参量选择随机性等缺点.该算法为高光谱散射图像最优波段选择提供了一个理想的方法.
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