文献类型： 中文期刊

作者： 黄慧 ¹ ; 张德钧 ¹ ; 詹舒越 ¹ ; 沈晔 ¹ ; 王杭州 ¹ ; 宋宏 ¹ ; 徐敬 ¹ ; 何勇 ¹ ;

作者机构： 1.浙江大学海洋学院;农业部渔业装备与工程技术重点实验室;浙江大学生物系统工程与食品科学学院

关键词： 高光谱数据;干贝;样本划分;建模方法

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2019 年 01 期

页码： 185-192

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 高光谱成像已被应用于建立干贝水分含量预测模型,其模型性能受样本划分方法及建模方法影响。样本划分方法决定着所选样本是否具有代表性,而建模方法决定着如何利用样本建立模型,但样本划分方法与建模方法的内在联系却鲜有研究报道。在方法优选上,将样本划分方法与建模方法进行组合,探究不同方法组合对干贝水分含量预测模型性能的影响,对干贝水分检测建模及分级方法的优选具有重要意义,同时也能为其他样本的光谱建模提供参考。采集380～1 030nm波段下270个干贝样本的高光谱图像,提取干贝样本的光谱数据,通过RS,KS,SPXY和CG四种常用的方法划分样本,并以PLSR和LS-SVM两种常用的建模方法建立多个干贝水分含量预测模型,计算和比较各模型的性能指标。结果表明:PLSR模型使用RS法划分干贝水分含量样本最为适宜(其RPD为4.079 6),LS-SVM模型使用SPXY划分法最为适宜(其RPD为4.175 6),划分样本方法的优劣与建模方法有关,其优选需要结合特定的建模方法进行。在常用的四种样本划分方法和两种建模方法中,采用SPXY法划分干贝水分含量样本并结合LS-SVM法建模的效果和精度最好。