方案摘要
方案下载| 应用领域 | 农/林/牧/渔 |
| 检测样本 | 其他 |
| 检测项目 | |
| 参考标准 | GB NO. |
电子鼻检测的原始特征的数据量很大，一般在进行降低维数的处理前需要对原始特征进行合理的选择。研究番茄苗病害区分效果，找到合适的特征数据，实现对番茄苗早疫病不同病害程度较好的分类结果。
《传感技术学报》
程绍明 王俊 王永维 马杨珲
浙江大学生物系统工程与食品科学学院,杭州,310029浙江科技学院信息学院,杭州,310023
摘要： 电子鼻检测的原始特征的数据量很大，一般在进行降低维数的处理前需要对原始特征进行合理的选择。选用最大值( Max)、全段数据平均值( Mean)、响应曲线最大曲率( kmax )、响应曲线的全段积分值( IV)作为4种不同特征参数对感染早疫病病害的番茄苗进行区分效果研究，结果表明在进行PCA和LDA区分时，利用全段数据平均值和响应曲线的全段积分值作为特征参数的效果较好，其次为最大值方法，最差的是响应曲线最大曲率方法；利用BP神经网络( BPNN)和遗传算法BP神经网络( GABPNN)两种识别模式进行预测时，利用全段数据平均值和响应曲线的全段积分值作为特征参数的训练集和预测集的正确率较好，其次为最大值方法，预测结果最差的是响应曲线最大曲率方法。
关键词：特征参数 番茄苗 早疫病 电子鼻
文献贡献者
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