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基于葉綠素熒光光譜分析的黃瓜霜霉病害預測模型
摘要：為了實現對黃瓜病害的快速無損準確預測,基于激光誘導葉綠素熒光光譜分析技術,建立了溫室黃瓜霜霉病害的預測模型.通過測定健康葉片、病菌接種3d葉片和接種6d葉片的光譜曲線,采用一階導數光譜預處理方法,結合主成分分析數據降維方法對三組光譜數據進行特征信息提取后,建立主成分得分散點圖,依據累積貢獻率選取10個主成分代替導數光譜曲線,再利用最小二乘支持向量機技術進行分類和預測.通過對三組光譜數據105個樣本的訓練,對44個樣本進行分類預測,并對比了四種核函數的支持向量機的分類能力,結果表明,徑向基核函數對黃瓜霜霉病害的分類預測能力達到了 97.73％,具有很好的分類和鑒別效果. 作者： 隋媛媛[1] 于海業[1] 張蕾[1] 曲劍巍[1] 武海巍[2] 羅瀚[1] Author： SUI Yuan-yuan[1] YU Hai-ye[1] ZHANG Lei[1] QU Jian-wei[1] WU Hai-wei[2] LUO Han[1] 作者單位： 吉林大學生物與農業工程學院,仿生工程教育部重點實驗室,吉林長春130022吉林大學生物與農業工程學院,仿生工程教育部重點實驗室,吉林長春130022;北華大學電氣信息工程學院,吉林吉林市132021 期 刊： 光譜學與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2011, 31(11) 分類號： S123 關鍵詞： 熒光光譜 主成分分析 支持向量機 黃瓜霜霉病 機標分類號： TP3 TP1 機標關鍵詞： 葉綠素熒光 熒光光譜分析 溫室黃瓜 病害 預測模型 Fluorescence Spectrum Analysis Based 支持向量機技術 分類預測 主成分得分 光譜數據 光譜曲線 光譜預處理方法 葉片 特征信息提取 徑向基核函數 光譜分析技術 累積貢獻率 分類和預測 基金項目： 國家高技術研究發展計劃(863計劃)項目 基于葉綠素熒光光譜分析的黃瓜霜霉病害預測模型[期刊論文] 光譜學與光譜分析 --2011, 31(11)隋媛媛 于海業 張蕾 曲劍巍 武海巍 羅瀚為了實現對黃瓜病害的快速無損準確預測,基于激光誘導葉綠素熒光光譜分析技術,建立了溫室黃瓜霜霉病害的預測模型.通過測定健康葉片、病菌接種3d葉片和接種6d葉片的光譜曲線,采用一階導數光譜預處理方法,結合主成分分析數...【基于葉綠素熒光光譜分析的黃瓜霜霉病害預測模型】相關文章：
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