期刊文献+
共找到2,811篇文章
< 1 2 141 >
每页显示 20 50 100
融合EHF-TCDs与SVM的旋转机械轴心轨迹识别方法 预览
1
作者 孙国栋 徐亮 +1 位作者 徐昀 高媛 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第7期1079-1086,共8页
针对运用轴心轨迹进行旋转机械故障诊断时,存在提取特征困难和识别率低等问题,在精确型高度函数EHF1(Extract height function 1)和TCDs(Triangular centroid cistances)描述子的基础上提出了一种EHF-TCDs描述子,并使用平滑化和傅里叶... 针对运用轴心轨迹进行旋转机械故障诊断时,存在提取特征困难和识别率低等问题,在精确型高度函数EHF1(Extract height function 1)和TCDs(Triangular centroid cistances)描述子的基础上提出了一种EHF-TCDs描述子,并使用平滑化和傅里叶变换对其进行降维,该描述子具有起始点不变性、相似变换不变性、抗噪性、低维度等特点,并能充分表征轴心轨迹,再使用SVM对提取的EHF-TCDs描述子特征进行训练与测试,进而提出了一种新的旋转机械故障快速诊断方法。通过一个无噪声和4个有噪声的模拟轴心轨迹库和一个实测轴心轨迹库验证了该方法的有效性,其识别率都在99.57%以上,单个样本平均测试时间不超过0.021 ms。 展开更多
关键词 旋转机械 轴心轨迹 故障诊断 特征提取 支持向量机 形状描述子 识别
在线阅读 免费下载
基于IWT_SE与GA_SVM的齿轮磨损检测 预览
2
作者 张雪英 栾忠权 刘秀丽 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第4期74-77,共4页
为了实现齿轮运行过程中的磨损程度准确识别,提出了基于改进小波阈值样本熵(IWT_SE)与遗传算法优化支持向量机(GA_SVM)的齿轮磨损程度检测方法。首先,对齿轮振动信号进行改进小波阈值降噪;其次,计算降噪后信号的样本熵,组成特征向量;最... 为了实现齿轮运行过程中的磨损程度准确识别,提出了基于改进小波阈值样本熵(IWT_SE)与遗传算法优化支持向量机(GA_SVM)的齿轮磨损程度检测方法。首先,对齿轮振动信号进行改进小波阈值降噪;其次,计算降噪后信号的样本熵,组成特征向量;最后,将特征向量输入基于GA_SVM建立的分类器进行故障识别分类。通过齿轮实验数据分析了算法中的参数选取问题;将该方法用于齿轮实验数据,并与传统小波阈值函数样本熵分别与BPNN,PNN,SVM,PSO_SVM相结合的方法进行对比分析,结果表明,IWT_SE与GA-SVM相结合时识别准确率最高,达95%,证明文中所提方法对齿轮磨损程度识别具有一定实际应用价值。 展开更多
关键词 改进小波阈值 样本熵 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于堆叠去相关自编码器和支持向量机的窃电检测
3
作者 胡天宇 郭庆来 孙宏斌 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期119-125,共7页
已有窃电检测模型的准确率尚无法满足应用需求,是因其均将建模重点放在了分类算法的选择或改进上,而相对地忽视了特征提取过程。因此,提出一种基于深度学习的特征提取方法,即堆叠去相关自编码器。得益于深层结构和高度非线性,其能够从... 已有窃电检测模型的准确率尚无法满足应用需求,是因其均将建模重点放在了分类算法的选择或改进上,而相对地忽视了特征提取过程。因此,提出一种基于深度学习的特征提取方法,即堆叠去相关自编码器。得益于深层结构和高度非线性,其能够从用户用电数据中提取到高度抽象和简明的特征。随后支持向量机将这些特征映射到指示是否窃电的标签。基于真实数据的算例测试,验证了所提窃电检测模型具有较高的检出率和较低的虚警率,同时也验证了堆叠去相关自编码器能够提取到有效的特征。 展开更多
关键词 非技术性损失 窃电检测 深度学习 去相关自编码器 支持向量机
基于计量一体化的供电设备故障在线识别
4
作者 谭宇航 张朕滔 +1 位作者 袁玲 梁康有 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第6期1133-1137,共5页
为解决专变用户增值服务模式中故障快速识别的问题,基于计量自动化一体化平台设计了专变用户供电设备故障在线识别方法。首先建立了专变设备状态参数的时间序列自回归模型,并使用自组织神经网络对时间序列进行量化作为系统输入值。利用... 为解决专变用户增值服务模式中故障快速识别的问题,基于计量自动化一体化平台设计了专变用户供电设备故障在线识别方法。首先建立了专变设备状态参数的时间序列自回归模型,并使用自组织神经网络对时间序列进行量化作为系统输入值。利用滑动时间窗中过程输入建立最小二乘支持向量机学习样本,然后将其回归计算结果与模型特征向量实测值的偏差设定为观测值,使用高斯混合模型拟合多维观测值分布构设系统背景模型,通过新个体观测值与背景模型的匹配程度计算故障指数,实现设备故障的实时识别。实验结果表明,该方法可快速准确地在线预测故障。 展开更多
关键词 故障识别 计量一体化 自组织神经网络 最小二乘 支持向量机 故障指数
中文嵌套命名实体关系抽取研究 预览
5
作者 许浩亮 李雁群 +1 位作者 何云琪 钱龙华 《北京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期8-14,共7页
为了解决嵌套命名实体关系抽取研究缺乏相关语料库这一问题,在现有中文命名实体语料库的基础上,将人工标注与机器学习相结合来抽取其语义关系。人工标注一个中文嵌套命名实体关系语料库,然后分别采用支持向量机和卷积神经网络等方法,进... 为了解决嵌套命名实体关系抽取研究缺乏相关语料库这一问题,在现有中文命名实体语料库的基础上,将人工标注与机器学习相结合来抽取其语义关系。人工标注一个中文嵌套命名实体关系语料库,然后分别采用支持向量机和卷积神经网络等方法,进行中文嵌套实体关系抽取实验。实验结果表明,在人工标注实体的中文嵌套命名实体语料上,嵌套实体关系抽取的性能非常好,F1指数达到95%以上,而在自动识别实体上的抽取性能尚不理想。 展开更多
关键词 嵌套实体关系抽取 信息抽取 支持向量机 卷积神经网络
在线阅读 免费下载
基于支持向量机的手扶电梯视频监控方法 预览
6
作者 田联房 吴啟超 +3 位作者 杜启亮 黄理广 李淼 张大明 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2026-2031,共6页
为解决传统视频监控方法易受环境影响、不能实时准确监控运动目标行为的问题,提出一种基于支持向量机的手扶电梯(简称扶梯)视频监控方法。提取可变形组件模型特征,利用支持向量机检测乘客人脸;利用核相关滤波跟踪人脸目标,使用匈牙利算... 为解决传统视频监控方法易受环境影响、不能实时准确监控运动目标行为的问题,提出一种基于支持向量机的手扶电梯(简称扶梯)视频监控方法。提取可变形组件模型特征,利用支持向量机检测乘客人脸;利用核相关滤波跟踪人脸目标,使用匈牙利算法更新目标的检测强度,修正人脸检测结果;基于人脸目标进行行为监控。基于16段扶梯视频的实验结果表明,该方法处理速度达到30帧/秒,人脸检测准确率为96.6%,行为监控准确率为95.1%,能够实时准确地检测乘客人脸,监控乘客行为。 展开更多
关键词 支持向量机 视频监控 可变形组件模型 人脸检测 核相关滤波 匈牙利算法
在线阅读 下载PDF
基于扭振分析方法的齿轮传动系统故障辨识 预览
7
作者 张辉 冯浩 +1 位作者 丁立军 赵浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期300-305,共6页
通过分析齿轮啮合过程的数学模型及典型故障,论证了扭振分析方法在齿轮系统故障诊断上的优越性,并提出一种测量齿轮轴上扭振信息的新方法。在此基础上搭建了齿轮传动系统,通过采用永磁旋转(角)加速度传感器检测齿轮系统各个运行状态下... 通过分析齿轮啮合过程的数学模型及典型故障,论证了扭振分析方法在齿轮系统故障诊断上的优越性,并提出一种测量齿轮轴上扭振信息的新方法。在此基础上搭建了齿轮传动系统,通过采用永磁旋转(角)加速度传感器检测齿轮系统各个运行状态下不同轴上的扭振信号;然后,分别对齿轮传动系统轴上的扭振信号和平台的振动信号采用小波包分解,提取各个节点的能量作为特征向量;最后,结合以径向基函数(RBF)为核函数的支持向量机(SVM)分别进行故障的辨识。实验结果表明:轴上的扭振信号在齿轮系统故障诊断上的效果要优于平台振动信号的诊断效果。 展开更多
关键词 计量学 扭振分析 旋转加速度传感器 故障诊断 齿轮系统 小波包分解 支持向量机
在线阅读 免费下载
基于最小二乘支持向量机算法的电缆接头温度预测研究 预览
8
作者 林晨炯 林珍 黄灿水 《电气开关》 2019年第3期34-37,共4页
支持向量机(SVM)可以有效解决小样本、非线性特征的回归预测问题,适用于电缆接头温度预测。基于最小二乘支持向量机回归预测(LS-SVR)方法与标准的支持向量机回归(e-SVR)相比,不仅能降低学习难度与计算复杂程度,还能减少参数优化个数。... 支持向量机(SVM)可以有效解决小样本、非线性特征的回归预测问题,适用于电缆接头温度预测。基于最小二乘支持向量机回归预测(LS-SVR)方法与标准的支持向量机回归(e-SVR)相比,不仅能降低学习难度与计算复杂程度,还能减少参数优化个数。本文提出的最小二乘算法可将求解不等式约束下的QP问题转化成求解一个线性方程组,提高求解速度和收敛精度。理论仿真与实测对比结果表明.LS-SVR算法可以准确的预测温度趋势,对于预防事故发生有重大意义。 展开更多
关键词 支持向量机 最小二乘 回归预测 电缆接头温度
在线阅读 下载PDF
中国银行业系统性风险预警研究——基于SVM模型的建模分析
9
作者 赵丹丹 丁建臣 《国际商务:对外经济贸易大学学报》 CSSCI 北大核心 2019年第4期100-113,共14页
采用支持向量机和核主成分分析法构建中国银行业系统性风险预警模型,将预警结果与BP神经网络模型和Logit回归模型的预警结果进行对比,并基于2008年1月~2017年9月的数据,采用SVM预警模型预测2009年1月~2018年9月中国银行业系统性风险水... 采用支持向量机和核主成分分析法构建中国银行业系统性风险预警模型,将预警结果与BP神经网络模型和Logit回归模型的预警结果进行对比,并基于2008年1月~2017年9月的数据,采用SVM预警模型预测2009年1月~2018年9月中国银行业系统性风险水平。研究结果显示:与BP神经网络和Logit回归模型相比,SVM模型具有较高的预警正确率;在不同的阶段中国银行业系统性风险水平呈现出不同的变动趋势。建议中国政府部门和银行业警惕资本市场泡沫增长等隐性风险,不断完善银行业内部系统的风险防控机制,持续强化银行业宏观审慎监管。 展开更多
关键词 银行业 系统性风险 支持向量机 核主成分分析法 风险预警
面向带电作业的手臂末端输出力评估方法 预览
10
作者 林子 熊鹏文 +1 位作者 何孔飞 张发辉 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期186-191,共6页
为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号(sEMG信号)和支持向量机回归(SVR)实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电... 为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号(sEMG信号)和支持向量机回归(SVR)实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.0740,相关系数为0.9517. 展开更多
关键词 带电作业 表面肌电信号 支持向量机 特征提取 回归预测
在线阅读 下载PDF
基于海马纹理特征的阿尔茨海默病早期识别 预览
11
作者 赵坤 丁艳辉 +7 位作者 张增强 周波 姚洪祥 王盼 冯枫 郑元杰 刘勇 张熙 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2019年第1期136-140,共5页
阿尔茨海默病(AD)是一种神经退行性疾病。随着脑医学影像的发展,对AD诊断的精确度也在进一步提高,但对AD的诊断,客观上仍缺少好的生物标记。为寻找到AD的更稳定的生物标记,利用海马的影像组学特征对海马的信号强度、形状、灰度阶梯分布... 阿尔茨海默病(AD)是一种神经退行性疾病。随着脑医学影像的发展,对AD诊断的精确度也在进一步提高,但对AD的诊断,客观上仍缺少好的生物标记。为寻找到AD的更稳定的生物标记,利用海马的影像组学特征对海马的信号强度、形状、灰度阶梯分布等特征进行刻画,通过方差分析(ANOVA)和事后检验,在统计学上寻找出正常对照(NC)、AD、轻度认知损害(MCI)之间存在差异的特征;通过与被试的简易智能状况检查(MMSE)评分进行相关性分析,找寻与MMSE评分相关性较高的特征;利用支持向量机(SVM)构建一个对AD和NC分类的模型,交叉验证得到的正确率为86%。结果表明,海马的影像组学特征是一个很好的生物标记,能对AD进行有效的早期识别。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 海马 影像组学特征 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于SVM黄土矿区最大下沉预计研究 预览
12
作者 贺国伟 郭剑 《矿山测量》 2019年第1期10-13,38共5页
为提高黄土矿区地表最大下沉值预计精度和可靠性,基于支持向量机构建了最大下沉预计模型,用实测数据检验了模型,并与已有最大下沉预计模型进行了对比分析,结果表明:基于支持向量机构建的模型在精度和可靠性方面优于已有最大下沉预计模型... 为提高黄土矿区地表最大下沉值预计精度和可靠性,基于支持向量机构建了最大下沉预计模型,用实测数据检验了模型,并与已有最大下沉预计模型进行了对比分析,结果表明:基于支持向量机构建的模型在精度和可靠性方面优于已有最大下沉预计模型,可以较好预测黄土矿区地表最大下沉值。 展开更多
关键词 最大下沉值 SVM 黄土矿区 预计模型
在线阅读 免费下载
基于鼠标行为的三支身份认证方法 预览
13
作者 胡军 马康 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期474-480,共7页
为了实现使用鼠标行为数据进行身份认证时认证时间和认证准确率的平衡,该文通过引入三支决策思想,提出了一种新的身份认证方法。该方法首先基于部分鼠标行为对用户做第一次判定,分为合法用户、非法用户和延迟决策用户3个类别,实现部分... 为了实现使用鼠标行为数据进行身份认证时认证时间和认证准确率的平衡,该文通过引入三支决策思想,提出了一种新的身份认证方法。该方法首先基于部分鼠标行为对用户做第一次判定,分为合法用户、非法用户和延迟决策用户3个类别,实现部分用户的预先判定;然后,通过再多收集一部分鼠标行为对延迟决策用户做合法性判断,保证了方法的认证准确率。实验结果证明,该方法可以有效地降低期望认证时间并得到较高的认证准确率。 展开更多
关键词 三支决策 身份认证 鼠标行为 支持向量机 K最近邻 随机森林
在线阅读 下载PDF
基于下肢表面肌电的驾驶员紧急制动行为识别 预览
14
作者 周申培 乔丙辰 陈云 《武汉理工大学学报:交通科学与工程版》 2019年第3期389-392,共4页
表面肌电信号(surface Electromyography,sEMG)是人体运动检测的主要信息源之一,已被广泛应用.将下肢sEMG信号引入到驾驶员紧急制动行为识别模型中,提取sEMG的时域、频域和模型参数特征组成特征向量.另外,为了提高紧急制动行为的识别准... 表面肌电信号(surface Electromyography,sEMG)是人体运动检测的主要信息源之一,已被广泛应用.将下肢sEMG信号引入到驾驶员紧急制动行为识别模型中,提取sEMG的时域、频域和模型参数特征组成特征向量.另外,为了提高紧急制动行为的识别准确度,同时采集与其特征相似的常规制动和加速换挡行为数据,利用基于有向无环图的支持向量机构建分类器对三种驾驶行为进行识别.结果表明,同个体紧急制动行为识别率高达90.9%,不同个体识别率平均达81.8%;且该系统能够在紧急操作制动踏板前220ms进行识别,以100km/h的行驶速度计算,制动距离将减少6.1m. 展开更多
关键词 表面肌电信号 紧急制动 有向无环图 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于人工蜂群算法优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型
15
作者 刘渝根 陈超 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期182-186,200共6页
为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结... 为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结果的基础上,提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一。建立了基于人工蜂群优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型,测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型,所提模型的预测结果精确度和稳定性更高,表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题,所提模型具有良好的适用性。 展开更多
关键词 接地网 腐蚀速率 预测模型 支持向量机 人工蜂群算法
结合空间划分和支持向量机的两级定位算法
16
作者 周瑞 鲁翔 +2 位作者 李志强 武悦 桑楠 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第2期294-299,共6页
目前室内定位的主流方法是根据WiFi指纹模式匹配来确定目标位置,但由于室内环境的复杂性和WiFi信号的不稳定性,其性能尚不能满足高精度室内定位的需求.为提高定位精度,提出一种基于空间划分和支持向量机(Support Vector Ma-chines,SVM)... 目前室内定位的主流方法是根据WiFi指纹模式匹配来确定目标位置,但由于室内环境的复杂性和WiFi信号的不稳定性,其性能尚不能满足高精度室内定位的需求.为提高定位精度,提出一种基于空间划分和支持向量机(Support Vector Ma-chines,SVM)的两级室内定位算法.该算法首先采用优化K-means聚类算法,对定位区域的WiFi指纹进行聚类,并据此进行空间划分产生子区域;然后采用SVM实现两级WiFi指纹定位:第一级采用SVM分类确定目标所在子区域,第二级在子区域内采用SVM回归确定目标精确位置坐标.实验表明,提出的基于空间划分的两级定位精度明显优于单级定位,提出的空间划分算法优于当前其它空间划分算法. 展开更多
关键词 室内定位 WiFi指纹 空间划分 支持向量机
PSO-SVM与BP神经网络组合预测供水系统余氯的方法 预览
17
作者 毛湘云 徐冰峰 孟繁艺 《土木与环境工程学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2019年第4期159-164,共6页
针对余氯量在供水系统内非线性变化的特性,建立了PSO-SVM与BP神经网络组合模型对管网末端余氯进行预测分析。该模型通过粒子群优化算法(PSO),对SVM的特性参数进行优化;采用BP神经网络对模型进行残差修正。通过对单一的BP模型和SVM模型... 针对余氯量在供水系统内非线性变化的特性,建立了PSO-SVM与BP神经网络组合模型对管网末端余氯进行预测分析。该模型通过粒子群优化算法(PSO),对SVM的特性参数进行优化;采用BP神经网络对模型进行残差修正。通过对单一的BP模型和SVM模型、组合模型的预测精度进行分析。结果表明:组合模型预测比BP和SVM单一预测均方误差分别降低了62.30%、75.29%,平均相对误差降低了55.03%、54.27%。综上所述,该模型具有强大的非线性拟合能力,预测精度高,运行稳定性强,对供水企业控制余氯的投加量和设置二次加氯点有一定的指导作用。 展开更多
关键词 余氯 支持向量机 粒子群算法 神经网络 组合模型
在线阅读 免费下载
基于支持向量机的语音情感识别算法研究 预览
18
作者 刘明珠 李晓琴 陈洪恒 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期118-126,共9页
为了提高语音情感识别系统的识别率,研究分析了一种支持向量机核函数参数的优选方法。首先给出影响支持向量机核参数的因素,其次依据这些因素,结合Fisher准则和最大熵原理对支持向量机的核参数进行优选。最后用优选参数对基于情感语音... 为了提高语音情感识别系统的识别率,研究分析了一种支持向量机核函数参数的优选方法。首先给出影响支持向量机核参数的因素,其次依据这些因素,结合Fisher准则和最大熵原理对支持向量机的核参数进行优选。最后用优选参数对基于情感语音数据库进行5种情感的识别测试,测试结果表明Fisher准则和最大熵方法相融合能够有效地提高语音情感识别准确率。 展开更多
关键词 语音情感识别 支持向量机 核参数优化 FISHER准则 最大熵原理
在线阅读 下载PDF
改进的Faster R-CNN方法及其在电缆隧道积水定位识别中的应用
19
作者 崔江静 黄顺涛 +3 位作者 仇炜 裴星宇 朱五洲 孟安波 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期219-223,共5页
针对电缆隧道内积水的问题,提出了一种改进的基于区域建议的卷积神经网络(FasterR-CNN)方法,并将其应用在电缆隧道积水定位识别中。考虑到Softmax分类方法的正则化参数选取会引起概率计算产生问题,改用支持向量机(SVM)进行图像分类,以... 针对电缆隧道内积水的问题,提出了一种改进的基于区域建议的卷积神经网络(FasterR-CNN)方法,并将其应用在电缆隧道积水定位识别中。考虑到Softmax分类方法的正则化参数选取会引起概率计算产生问题,改用支持向量机(SVM)进行图像分类,以增强分类的置信度。使用区域建议网络(RPN)提取隧道积水原图中的区域建议,然后用FastR-CNN检测网络在建议框中进行图像识别、SVM分类和位置精修。实验结果表明,所提方法计算速度快、识别精度高,在实际工程中表现出较高的效率。 展开更多
关键词 电缆隧道 积水定位 区域建议 卷积神经网络 支持向量机
小麦种子自然老化程度的近红外光谱无损识别 预览
20
作者 吴静珠 李慧 +3 位作者 张鹤冬 毛文华 刘翠玲 孙晓荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期751-755,共5页
应用近红外光谱技术无损分析小麦种子短期自然老化过程中主要化学成分的变化趋势,并结合支持向量机建立快速判别小麦种子自然老化程度的分析模型。本实验应用VERTEX70傅里叶变换红外光谱仪,以大样品杯旋转采样方式跟踪采集了45份小麦种... 应用近红外光谱技术无损分析小麦种子短期自然老化过程中主要化学成分的变化趋势,并结合支持向量机建立快速判别小麦种子自然老化程度的分析模型。本实验应用VERTEX70傅里叶变换红外光谱仪,以大样品杯旋转采样方式跟踪采集了45份小麦种子在自然老化初期、4个月、7个月、9个月的近红外光谱。标准差可以用来表征数据离散程度,因此本实验通过计算每份样本在4个自然老化阶段的光谱标准差来筛选与自然老化时间显著相关的谱区。为避免单个样本由于偶然因素导致的离散度值异常,实验统计了45份样本的光谱标准差均值,根据均值光谱得到如下谱峰:8362,6950,7563,5319,4998和4478cm^-1处。解析谱峰所在区域对应的化学基团归属可得:6950cm^-1处对应的是液态水中O-H伸缩振动的一级倍频且该处离散度值较大,因此小麦种子在短期自然老化阶段中水分变化较为显著;5319,4998和4478cm^-1处离散度值较6950cm^-1处小,对应的是蛋白质仲酰胺、伯酰胺和酰胺的合频和倍频信息,因此蛋白质变化较水分而言相对平缓;8362和7563cm^-1处反映的主要是C-H振动的二级倍频信息且离散度值较大,而种子中蛋白质、淀粉等均具有C-H官能团,因此蛋白和淀粉等成分综合变化较为显著。在上述分析基础上,本文采用多分类支持向量机结合近红外光谱建立快速识别小麦种子四种自然老化程度的定性模型。将180份样本光谱按照3∶1随机抽取135个样本作为训练集,其余样本作为测试集。选择核函数为径向基函数,通过网格搜索法进行参数寻优得到惩罚参数为8,核参数为0.0089742时,训练集和测试集的识别正确率可达99.26%和99.78%。实验结果表明:近红外光谱技术结合支持向量机可快速判别小麦种子短期自然老化程度,为种子贮藏过程中生理特性变化的无损监测及开发利用提供便捷的检测手段。 展开更多
关键词 小麦种子 自然老化 近红外光谱 支持向量机 标准差
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 141 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈