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| 1 | 基于敏感波段的小麦冠层氮含量估测模型显示文摘为提高小麦冠层叶片氮素含量检测精度,在不同生育时期对5种不同氮素水平的小麦试验田进行光谱采集,获取了234个范围为350~2 500 nm的高光谱数据。在比较蒙特卡洛-无信息变量消除(monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、随机青蛙(random frog)、竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)及移动窗口偏最小二乘法的波段选择等方法的基础上,提出一种竞争性自适应重加权算法与相关系数法相结合的敏感波段选择方法,并从2151个原始波段中选出了30个敏感波段。用筛选后的30个波段数据建立非线性回归模型,得到了径向基神经网络模型校正集均方根误差为0.3699,预测集均方根误差为1.074e-009,校正决定系数为0.9832,预测决定系数为0.9982。试验结果表明:经过竞争自适应重加权采样的相关分析后所建立的径向基神经网络预测模型,无论是预测精度还是建模精度,比误差后向传播(back propagation,BP)神经网络和支持向量回归模型相比都有了显著提高,该方法在小麦氮含量预测过程中具有明显的优势,可在实际生产中应用。 | 杨宝华 陈建林 陈林海 曹卫星 姚霞 朱艳 | 2015 | 农业工程学报2015，31，22： | 22 |
| 2 | 近红外光谱分析中的一种基于XY变量联合的异常样本剔除算法 | 尹宝全 史银雪 孙瑞志 | 2016 | 中国科学技术大学学报2016，46，3： | 9 |
| 3 | 近红外多组分分析中异常样本识别方法显示文摘近红外光谱分析中,异常样本的存在严重影响定标模型的预测性能和适配性。基于X/Y联合的ODXY异常样本识别和剔除方法,提出并证明了一种专用于多组分分析的MODXY异常样本识别方法。实验采用80组玉米近红外光谱数据,利用不同异常样本识别方法剔除异常样本后建立玉米含水率、含油率、蛋白质含量和淀粉含量4种组分的偏最小二乘预测模型,采用预测均方差和决定系数作为评价指标比较所建模型的性能,检验MODXY方法在多组分分析中的异常样本识别能力。实验结果表明:在近红外多组分分析中,MODXY方法在大多数情况下具有更好的异常样本识别能力;MODXY方法和ODXY方法均有一定的适用范围,它们更适合于相应组分化学值的相对标准偏差较大的情况。 | 尹宝全 史银雪 孙瑞志 王文狄 | 2015 | 农业机械学报2015，46，S1： | 8 |
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