基于近红外光谱技术及ELM对小麦中不同生长阶段米象的分类识别

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对粮食中隐蔽性害虫的早期诊断和检测,不仅可以减少因害虫取食造成的粮食产后损失,还可以减少化学药剂的使用,对于保证粮食品质和减少环境污染具有重要的意义。基于近红外光谱技术与极限学习机(ELM)构建小麦中不同生长阶段米象的分类识别模型,采集未感染小麦和感染米象小麦的近红外光谱数据,选择SNV+De-trending的组合对原始光谱数据进行预处理,使用主成分分析(PCA)方法对光谱数据进行降维特征提取,利用ELM和SVM建立分类识别模型。结果表明:ELM模型训练时间仅需0.0625 s,总体分类准确率为90%,0、6、24和27 d的识别率为100%,幼虫期10~20 d的识别率偏低,20 d时识别率最低,为65%;SVM模型运行时间为3.38 s,分类准确率为85.42%,ELM模型较SVM模型的运行时间和分类准确率都有所提高。因此,ELM分类识别模型能够快速准确的判断有无米象的小麦,以及对小麦中不同生长发育阶段米象进行分类识别。
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