殷晓平
- 作品数：7 被引量：78H指数：6
- 供职机构：江苏大学食品与生物工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学农业科学生物学更多>>
- 嗅觉可视化技术在白酒识别中的应用被引量：20
- 2009年
- 研制了由30个可视化传感器组成的可视化传感器阵列,对4种白酒进行了测试。通过主成分分析、聚类分析和BP神经网络对实验数据进行了分析和识别。主成分分析表明可视化传感器阵列不仅能够很好地区分不同酒精度的白酒,而且也能区分酒精度相似、香型不同的白酒。聚类分析进一步验证了主成分分析的结果,但部分样本不能够用聚类分析区分。利用BP神经网络对测试样本识别,可以完全区分4种测试白酒。
- 邹小波赵杰文殷晓平石吉勇
- 关键词：白酒主成分分析聚类分析BP神经网络
- 基于高光谱图像的黄瓜叶片叶绿素含量及其分布预测研究
- 叶绿素是植物叶片的基本组成物质之一,是植物生长和受环境胁迫等情况的敏感指示器。植物在营养素缺乏或者受到其他外界环境干扰时,都会在叶片叶绿素的含量和分布上表现出来。利用新技术快速、准确和无损的测量植物叶片的叶绿素含量及其分...
- 殷晓平
- 关键词：黄瓜叶片叶绿素高光谱图像独立分量分析主成分分析
- 文献传递
- 基于模拟退火波长优化的草莓坚实度近红外光谱检测被引量：12
- 2010年
- 为提高近红外光谱技术检测草莓坚实度模型的精度和鲁棒性,研究了一种基于模拟退火算法的波长优选方法,并找到一种与该算法配套的光谱预处理方法。利用光谱仪和物性仪分别采集草莓样品近红外漫反射光谱和坚实度数据,并采用标准正交变换、多元散射校正、一阶导数、二阶导数等方法对原始光谱进行预处理;最后,利用模拟退火算法优选与草莓坚实度高度相关的波数点变量,结合偏最小二乘法建立草莓坚实度预测模型。结果表明:经过标准正交变换预处理后,采用模拟退火算法优选出24个波数点,在主成分数为5时,建立的偏最小二乘模型具有最佳预测效果,模型校正集样本相关系数rc为0.934 2,校正均方根误差为0.665 N/cm2;预测样本相关系数rp为0.919 7,预测均方根误差为0.673 N/cm2。研究表明:模拟退火算法可以提高近红外模型预测草莓坚实度的精度和鲁棒性,并降低预测模型复杂度。
- 石吉勇殷晓平邹小波赵杰文鞠时光
- 关键词：草莓坚实度近红外光谱模拟退火算法
- 高光谱图像技术检测黄瓜叶片的叶绿素叶面分布被引量：20
- 2011年
- 以黄瓜叶片为材料,利用高光谱图像技术结合独立分量法(ICA),研究了叶绿素浓度叶面分布的快速、无损检测方法。用高光谱相机采集了80片黄瓜叶子的高光谱图像(408～1117 nm),利用ICA方法提取了高光谱图像的8个独立分量信号,通过逐步线性回归(SMLR)优选出第1、第2和第5个ICA信号,并在此基础上建立了叶绿素浓度回归建模(R=0.904,RMSE=0.221)。此模型表征了高光谱图像信号同叶绿素浓度的线性映射关系。提取黄瓜叶高光谱图像所有像素点的第1、第2和第5个ICA信号,代入建立的叶绿素浓度模型中,快速计算出所有像素点对应的叶绿素浓度,并用叶绿素浓度值代替对应像素的图像信号,最终得到了黄瓜叶片的叶绿素浓度分布图。研究表明,利用高光谱图像技术快速、无损检测叶片叶绿素浓度及其叶面分布是可行的。
- 石吉勇邹小波赵杰文殷晓平
- 关键词：高光谱图像独立分量分析黄瓜叶片
- 基于小波滤噪和iPLS的草莓近红外光谱糖度检测模型被引量：7
- 2009年
- [目的]获得精度高、鲁棒性强的草莓近红外光谱糖度检测模型。[方法]利用K-S（Kennard-Stone）方法划分样本集，并用小波滤噪法对草莓1000～2500nm近红外光谱进行预处理，最后用偏最小二乘法（PLS）和区间偏最小二乘法（iPLS）分别建立预测模型。[结果]采用区间偏最小二乘法将光谱划分为20个子区间，利用其中的第16个子区间建立的糖度模型效果最佳，其校正时的相关系数Rc和校正均方根误差RMSEC分别为0．9355和0．259，预测时的相关系数邱和预测均方根误差RMSEP分别为0．9202和0．305。[结论]用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的草莓糖度模型不仅能有效地减少建模所用的变量数，缩短运算时间，而且预测能力和精度均得到提高。
- 石吉勇邹小波赵杰文殷晓平
- 关键词：近红外光谱草莓糖度
- 一种近红外光谱特征子区间选择新算法被引量：6
- 2010年
- 为了简化光谱模型和提高模型精度,在传统遗传算法中引入Metropolis接受准则,提出了一种新的模拟退火-遗传区间选择算法(SAA-GA-iPLS),用于快速提取近红外光谱特征子区间,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱模型。以黄瓜叶近红外光谱数据及其类胡萝卜素含量为例,将全光谱分为40个区间,模拟退火-遗传算法能快速优选出7个子区间(分别为第3,5,14,18,21,32,33子区间),在所选7个子区间的基础上建立了黄瓜叶类胡萝卜素PLS光谱模型。与传统遗传算法的比较结果表明:无论是建模效果还是算法执行效率,模拟退火-遗传算法均优于传统遗传算法。
- 石吉勇邹小波赵杰文殷晓平陈正伟
- 关键词：模拟退火算法近红外光谱类胡萝卜素黄瓜叶
- 基于GA-ICA和高光谱图像技术的黄瓜叶叶绿素检测被引量：10
- 2011年
- 用遗传算法(GA)和独立分量法(ICA)提取黄瓜叶高光谱图像的特征信息,对高光谱图像技术检测叶绿素含量及其叶面分布的可行性进行了研究.高光谱图像标定校正后,提取其中的光谱信息,采用GA对光谱信息进行特征波长选择,将GA优选出来的光谱进行ICA信号分析并结合叶绿素含量值建立多元线性回归模型(MLR).结果表明GA共优选出280个特征波长,在此基础上提取光谱的8个ICA信号建立叶绿素含量MLR模型,模型对应的预测集相关系数为0.931 2,对应的预测均方根误差为0.191 4.提取所有像素点光谱在特征波长下对应的8个ICA信号,代入建立的叶绿素含量模型中,快速计算出所有像素点对应的叶绿素含量,得到黄瓜叶叶绿素含量叶面分布图.研究结果表明:利用高光谱图像技术结合GA与ICA快速、无损检测叶片叶绿素含量及其叶面分布是可行的.
- 石吉勇邹小波赵杰文殷晓平
- 关键词：高光谱图像遗传算法叶绿素黄瓜叶
