本文主要研究内容
作者李春雨,葛啸,金燕婷,孙俊（2019）在《基于近红外光谱技术的蔬菜农药残留种类检测》一文中研究指出：该文基于近红外光谱技术,提出一种快速无损检测方法,以期实现蔬菜农药残留的分类检测。通过对喷洒了氰戊菊酯溶液、三唑磷溶液和未喷洒农药的生菜样本进行研究,比较不同预处理后的建模效果,选用SNV算法作为最优预处理方法。分别采用连续投影算法(SPA)、自主软收缩法(BOSS)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对预处理后的光谱数据进行特征波段选择。采用支持向量机(SVM)和基于灰狼算法(GWO)优化的支持向量机(SVM)算法对特征波长变量分别建立分类模型。再通过对建立的模型进行比较得出:CARS-GWO-SVM模型取得了最佳的分类效果,模型的训练集精度和预测集精度均为100%。因此,利用近红外光谱技术对蔬菜上的农药残留进行分类检测是可行的。该研究为生菜中其他农药残留的快速无损检测分析提供参考。
Abstract
gai wen ji yu jin gong wai guang pu ji shu ,di chu yi chong kuai su mo sun jian ce fang fa ,yi ji shi xian shu cai nong yao can liu de fen lei jian ce 。tong guo dui pen sa le qing wu ju zhi rong ye 、san zuo lin rong ye he wei pen sa nong yao de sheng cai yang ben jin hang yan jiu ,bi jiao bu tong yu chu li hou de jian mo xiao guo ,shua yong SNVsuan fa zuo wei zui you yu chu li fang fa 。fen bie cai yong lian xu tou ying suan fa (SPA)、zi zhu ruan shou su fa (BOSS)he jing zheng xing zi kuo ying chong jia quan suan fa (CARS)dui yu chu li hou de guang pu shu ju jin hang te zheng bo duan shua ze 。cai yong zhi chi xiang liang ji (SVM)he ji yu hui lang suan fa (GWO)you hua de zhi chi xiang liang ji (SVM)suan fa dui te zheng bo chang bian liang fen bie jian li fen lei mo xing 。zai tong guo dui jian li de mo xing jin hang bi jiao de chu :CARS-GWO-SVMmo xing qu de le zui jia de fen lei xiao guo ,mo xing de xun lian ji jing du he yu ce ji jing du jun wei 100%。yin ci ,li yong jin gong wai guang pu ji shu dui shu cai shang de nong yao can liu jin hang fen lei jian ce shi ke hang de 。gai yan jiu wei sheng cai zhong ji ta nong yao can liu de kuai su mo sun jian ce fen xi di gong can kao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自农业工程的李春雨,葛啸,金燕婷,孙俊，发表于刊物农业工程2019年06期论文，是一篇关于近红外光谱论文,农药残留论文,生菜论文,农业工程2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自农业工程2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：近红外光谱论文; 农药残留论文; 生菜论文; 农业工程2019年06期论文;