文献类型：期刊文章

作　　者：吴迪[1] 吴洪喜[2,3] 蔡景波[2,3] 黄振华[2,3] 何勇[1]

机构地区：[1]浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州310029 [2]浙江省海洋水产养殖研究所,浙江温州325005 [3]浙江省近岸水域生物资源开发与保护重点实验室,浙江温州325005

出　　处：《红外与毫米波学报》

基　　金：国家科技支撑项目(2006BAD10A04);国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2006AA10Z234);浙江省自然科学基金项目(Y506152);浙江省台州市重大科技招标项目(20071ZB02)

年　　份：2009

卷　　号：28

期　　号：6

起止页码：423-427

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、DOAJ、EI(收录号：20100312648474)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCI(收录号：WOS:000273622100006)、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000273622100006)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机模型,对白虾属中三种典型种,脊尾白虾、秀丽白虾和东方白虾进行鉴别分类.实验采用Kennard-Stone算法选取150个样本作为建模集,50个样本作为预测集,通过UVE-SPA优选了数值分别为392、431、517、551、595、627、676、734、760、861、943和1018 nm的12个波长为LS-SVM的输入变量,建立了白虾种分类模型.该模型对50个预测集样本检验的准确率达到了92.00%.结果表明,采用可见-近红外光谱对白虾种进行鉴别是可行的,UVE-SPA能够有效地进行波长选择,使LS-SVM模型获得最优的分类结果.

关 键 词：可见-近红外光谱  无信息变量消除  连续投影算法 最小二乘-支持向量机  

分 类 号：O657.33]