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基于近紅外光譜技術及ELM對小麥中不同生長階段米象的分類識別

河南工業(yè)大學學報(自然科學版) 頁數(shù): 8 2022-06-02
摘要: 對糧食中隱蔽性害蟲的早期診斷和檢測,不僅可以減少因害蟲取食造成的糧食產后損失,還可以減少化學藥劑的使用,對于保證糧食品質和減少環(huán)境污染具有重要的意義?;诮t外光譜技術與極限學習機(ELM)構建小麥中不同生長階段米象的分類識別模型,采集未感染小麥和感染米象小麥的近紅外光譜數(shù)據(jù),選擇SNV+De-trending的組合對原始光譜數(shù)據(jù)進行預處理,使用主成分分析(PCA)方法對光譜數(shù)...

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