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近红外激发荧光光谱与拉曼光谱快速鉴别马铃薯品种被引量：10: 2014年; 马铃薯是世界上最重要的食物之一,快速无损的进行马铃薯品种鉴别对其在应用中更好的发挥品种优势具有重要作用。研究了以近红外荧光光谱和近红外拉曼光谱的土豆品种鉴别,并对两者进行了比较。实验采用3个品种共98个土豆样本,随机将其分成校正集(74个)和预测集(24个)。首先使用785nm近红外激光激发,采集所有样本的荧光和拉曼混合光谱,然后从混合光谱中分别提取荧光光谱和拉曼光谱,最后对荧光光谱和拉曼光谱进行偏最小二乘判别分析(PLS-DA),PLS-DA模型采用留一法和全交互验证。结果显示,荧光光谱与拉曼光谱都能够对三个马铃薯品种进行鉴别,其中荧光光谱的PLS-DA模型预测Favorita品种效果较好(灵敏度为1,特异性0.86,准确性0.92),但Diamant品种(灵敏度为0.75,特异性0.75,准确性0.75)和Granola品种(灵敏度为0.16,特异性0.89,准确性0.71)预测的效果较差,而拉曼光谱图很好的解释了马铃薯中的主要营养成分,基于拉曼光谱的PLSDA模型的预测效果(三个品种预测灵敏度,特异性,准确性均为1)比荧光光谱判别效果显著提高。; 代芬Mads Sylvest BergholtArnold Julian Vinoj Benjamin洪添胜Zhiwei Huang; 关键词：马铃薯拉曼光谱荧光光谱

光谱采集位置和数量对番石榴无损检测的影响被引量：2: 2014年; 基于漫反射法的番石榴可溶性固形物含量(SSC)无损检测中,确定番石榴最佳光谱取样的位置和数量,对提高检测精度具有重要意义。分别采集番石榴顶端、赤道和底部区域漫反射光谱,每个区域采集4处,以赤道1处、赤道4处平均和全部12处平均光谱作为各样本的光谱,建立PLS模型并对独立预测集样本进行预测。结果显示,12处平均光谱数据建模效果最好,其预测相关系数Rp=0.962,预测均方根误差RMSEP=0.432;赤道4处平均光谱建模效果次之,Rp=0.793,RMSEP为0.588;赤道1处光谱建模效果最差,Rp=0.687,RMSEP=0.599。再经过连续投影算法(SPA)筛选全谱变量,得到23个特征波长,此时PLS模型的Rp=0.902,RMSEP=0.438。试验结果表明,番石榴多处平均的漫反射光谱充分携带其内在品质信息,建模效果优于单处或单区域采样光谱。; 李攀代芬欧少章余国雄陈珊邓小玲姚伟璇; 关键词：番石榴可溶性固形物漫反射近红外光谱

基于主成分分析和BP神经网络的柑橘黄龙病诊断技术被引量：15: 2014年; 柑橘黄龙病的传统诊断方法主要依赖于人眼经验及生化技术,前者凭经验,诊断快,但准确性低;后者准确性高,但效率低和成本高.本文采用高光谱成像技术,获取5种症状柑橘叶片的高光谱图像,采用基于主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对370-988nm波段范围内的柑橘叶片高光谱图像进行了病状的无损检测.研究结果表明,柑橘叶片的高光谱图像存在很大冗余,前四个主成分累积方差贡献率达到97.42%.数据建模分类得表明：BP神经网络的分类准确率达85%以上,经主成分后再利用BP神经网络的分类准确率绝大部分达到90%以上.因此,利用高光谱成像技术进行柑橘黄龙病的早期诊断具有较高的可行性.; 邓小玲孔晨吴伟斌梅慧兰李震邓晓玲洪添胜; 关键词：柑橘黄龙病光谱学高光谱图像无损检测主成分分析 BP神经网络

柑橘黄龙病高光谱早期鉴别及病情分级被引量：46: 2014年; 为实现柑橘黄龙病的早期、快速确诊,有效阻止病害蔓延,达到早期防治、保障柑橘生产的目的,该文研究基于高光谱成像的柑橘黄龙病早期无损检测及病情分级,并对多种预处理方法的建模结果进行探讨。试验获取370～1 000 nm健康、不同染病程度及缺锌共5类柑橘叶片的高光谱图像,用遥感图像处理平台(environment for visualizing images,ENVI)得到各类样本感兴趣区域的光谱反射率平均值。运用一阶微分、移动窗口拟和多项式平滑(savitzky-golay,SG)进行数据处理,结合偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminate analysis,PLS-DA)构建黄龙病的早期鉴别及病情分级模型。结果表明:建立的3个判别模型,验证集相关系数均不低于0.9548。其中,经SG平滑及一阶微分预处理所建立的模型分类效果最佳,总体预测准确率达96.4%,预测均方根误差0.1344。该研究为柑橘病害早期诊断和预警提供了新方法,也为黄龙病病害程度遥感监测提供了基础。; 梅慧兰邓小玲洪添胜罗霞邓晓玲; 关键词：黄龙病 HUANGLONGBING

基于光谱信息的柑橘黄龙病无损检测及分级模型构建被引量：2: 2014年; 柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)是世界柑橘生产上最具毁灭性的病害,给果农和相关产业造成了巨大的损失。以柑橘叶片为载体,利用高光谱图像技术采集柑橘叶片表面的高光谱图像,用ENVI4.7进行图像处理,提取感兴趣区域(Region of Intest,ROI),统计感兴趣区域平均光谱数据,并进行相关植被植物的运算,最后通过PLS-DA(Partial Least Squares Discrimination Analysis)判别法进行鉴别并分类。结果表明:基于平均光谱值和植被指数的PLS-DA判别模型都能对健康、缺锌和HLB叶片进行鉴别。其中基于平均光谱值的PLS-DA模型鉴别健康柑橘叶片样品的灵敏度为100%,特异度为100%,准确度为100%;鉴别缺锌柑橘叶片样品的灵敏度为80.6%,特异度为91.7%,准确度为88.9%;鉴别HLB叶片的灵敏度为89.3%,特异度为88.3%,准确度为88.9%。基于植被指数的PLSDA判别模型鉴别健康柑橘叶片样品的灵敏度为100%,特异度为100%,准确度为100%;鉴别缺锌柑橘叶片样品灵敏度为92.5%,特异度为89.3%,准确度为90.1%;鉴别HLB叶片的灵敏度为86.4%,特异度为95.3%,准确度为90.1%。识别正确率较高,说明利用高光谱进行柑橘黄龙病病情分类是可行的。; 姚伟璇代芬杨康萍邓小玲李盛铭周铠佳李攀; 关键词：柑橘黄龙病

基于调制荧光检测技术的柑橘黄龙病诊断被引量：7: 2016年; 【目的】实现柑橘黄龙病的及时诊断,防止病情扩散、保障柑橘生产。【方法】运用基于调制荧光检测技术的超便携式调制叶绿素荧光仪MINI-PAM获取柑橘Citrus reticulata叶片荧光参数,通过概率神经网络对荧光数据进行建模及分类处理,以鉴定并区分健康的、非黄龙病黄化的以及黄龙病的柑橘植株。【结果】该方法对所有类别的诊断准确率均高于76.93%,有些类别分类准确率甚至可达100%。【结论】基于概率神经网络的柑橘黄龙病调制荧光检测技术用于鉴别柑橘黄龙病病情具有一定的可行性和推广性。; 邓小玲林亮生兰玉彬; 关键词：柑橘黄龙病荧光检测概率神经网络

基于特征模板的条件随机场快速并行计算技术: 2013年; 条件随机场(CRFs)是现今较为流行的一种概率图模型,已经被广泛地应用到自然语言处理、生物计算、计算机视觉等领域当中。在实际应用中,采用基于上下文特征的特征函数创建法往往会产生大规模的特征函数,造成因计算复杂度过大而建模困难,模型无法高效率地训练生成。本文提出一种基于特征模板的快速并行计算技术,通过观察特征模板创建的上下文特征函数主要特点,对M矩阵进行并行处理,降低计算量。实验结果表明,本文提出的快速计算方法较传统方法在速度上有非常大的优势。; 黄双萍苏志良岳学军邓小玲; 关键词：并行计算

基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病病情诊断及分类被引量：18: 2013年; 【目的】柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing,HLB)是一种无法根治且易扩散的病害,建立柑橘黄龙病病情诊断及分类的方法,以及时发现并去除病株,防止感染其他果树。【方法】基于高光谱成像技术,利用最小噪声分离变换进行降维去噪、像元纯净指数获取纯净像元并建立训练集,通过Fisher判别法对柑橘黄龙病病情进行鉴别并分类。【结果】通过对训练集设置适当的门限值,柑橘黄龙病病情识别正确率达90%以上。【结论】利用高光谱技术进行柑橘黄龙病病情诊断具有较高的可行性。; 邓小玲郑建宝梅慧兰李震邓晓玲洪添胜; 关键词：柑橘黄龙病高光谱图像 PPI

基于近红外漫透射光谱信息的蚕茧雌雄检测被引量：5: 2015年; 采用Maya2000pro型近红外光谱分析仪,以3个品种共491粒蚕茧为实验对象,进行了450~1 050 nm波段内的漫反射和漫透射光谱采集和比较。随后对漫透射光谱数据进行了均值中心和一阶求导预处理,并分别对3个品种以及全部样本通过偏最小二乘判别法（PLSDA）进行了判性预测分析。结果表明：相对于漫反射光谱,漫透射光谱更能反映出雌雄蚕蛹组分特性的不同;基于漫透射光谱的PLSDA预测结果显示,分别针对3个品种的鉴别结果（试东A·华3x C·7532判性真雌性率、真雄性率和精确度分别为89.796%、92.424%和90.854%;化中2·华3x C·7532判性真雌性率、真雄性率和精确度分别为96.250%、94.253%和95.210%;9·芙x7·湘判性真雌性率、真雄性率和精确度分别为97.260%、91.954%和94.375%）和全部样本混在一起的雌雄鉴别结果（真雌性率、真雄性率和精确度分别为94.024%、92.917%和93.483%）都较好。; 代芬吴玲叶观艳钟杨生洪添胜黄晓燕; 关键词：蚕茧近红外光谱漫反射

多特征融合的低景深图像前景提取算法被引量：6: 2013年; 针对低景深(Low depth-of-field,DOF)图像,提出了一种融合纹理、颜色和高阶统计量(Higher-order statistics,HOS)特征的聚焦前景提取方法.首先,根据相似性最大化原则,通过迭代获得纹理和颜色特征的优化权重,实现低景深图像的区域分割.然后,根据优化权重值计算颜色空间上的加权HOS值,并结合区域归属前景的划分策略,实现低景深图像的前景提取.实验结果表明,该算法可以同时取得较高的主观和客观评价效果.; 邓小玲倪江群李震代芬; 关键词：高阶统计量

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国家自然科学基金(31201129)

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