TY -的A2 Mahesar一Ahmed AU - Su程涛AU -李,本盟-阴,海盟——邹,中正大学非盟-张冯盟——刘Yan-De PY - 2022 DA - 2022/12/03 TI -识别损伤使用光谱成像技术在梨SP - 9094249六世- 2022 AB -皇冠梨是一种重要的经济作物,但他们的质量,严重的影响了经济的不同程度的伤害。改善的总体质量皇冠梨,排序的皇冠梨需要不同程度的损害。然而,传统的检测方法有一些缺点,如低效率和大错误。因此,高光谱技术被用来区分声音和三个不同层次的损伤(定义为水平I, II, III损伤,分别)皇冠梨的研究。改善歧视性模型的准确性,吸光度( 一个)光谱和Kubelka-Munk ( K- - - - - - 米)添加了光谱反射率( R)光谱。三个光谱进行预处理;然后,偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型和支持向量机(SVM)模型建立了歧视的皇冠梨不同程度的损害。判别模型的结果表明,支持向量机基于精度的歧视 R, 一个,和 K- - - - - - 米光谱是高于PLS-DA;A-RAW-SVM模型与整体性能最好的歧视歧视精度100%的测试和校准集,为98.98%。最后,选择的光谱是竞争适应再加权抽样(汽车)和不提供信息的变量消除(UVE)获得特征波长,和支持向量机模型建立基于过滤 R, 一个,和 K- - - - - - 米。他们的歧视A-RAW-CARS-SVM模型结果表明,最好的辨别能力,和歧视的精度测试和校准的模型分别是96.88%和100%,分别。结果表明,最好的歧视皇冠梨的不同程度的损伤是基于支持向量机模型 一个光谱。本研究提供了理论基础和实验依据使用高光谱检测皇冠梨的损害。SN - 2314 - 4920你2022/9094249 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2022/9094249——摩根富林明——《光谱学PB - Hindawi KW - ER