海洋通报
海洋通報
해양통보
MARINE SCIENCE BULLETIN
2010年
6期
629-637
,共9页
段亚丽%苏荣国%刘宝%王修林%宋志杰
段亞麗%囌榮國%劉寶%王脩林%宋誌傑
단아려%소영국%류보%왕수림%송지걸
三维荧光光谱%浮游植物%小波分析%特征提取%识别
三維熒光光譜%浮遊植物%小波分析%特徵提取%識彆
삼유형광광보%부유식물%소파분석%특정제취%식별
通过小波变换可对信号的不同频率成分进行分解,为弱信号特征提取提供了有效途径.通过db7小波对分属7个门32个属的43种浮游植物的三维荧光光谱进行分析,后经Bayes判别分析选择小波分解后的第三层尺度分量作为最佳荧光识别特征谱,并通过系统聚类法将最佳特征谱在不同的条件下聚类进而得到门、属上的标准谱库.基于此,运用多元线性回归辅以非负最小二乘法建立浮游植物三维荧光光谱识别技术.利用该技术对4 128个单种浮游植物样品和636个混合浮游植物样品进行识别分析.单种浮游植物样品在属水平上的识别正确率为75%,门水平上的识别正确率为95%;浮游植物混合样品中的优势种在属水平上的识别正确率为83%,门水平上的识别正确率为91%.结果表明:该技术可以实现对浮游植物的快速准确识别.
通過小波變換可對信號的不同頻率成分進行分解,為弱信號特徵提取提供瞭有效途徑.通過db7小波對分屬7箇門32箇屬的43種浮遊植物的三維熒光光譜進行分析,後經Bayes判彆分析選擇小波分解後的第三層呎度分量作為最佳熒光識彆特徵譜,併通過繫統聚類法將最佳特徵譜在不同的條件下聚類進而得到門、屬上的標準譜庫.基于此,運用多元線性迴歸輔以非負最小二乘法建立浮遊植物三維熒光光譜識彆技術.利用該技術對4 128箇單種浮遊植物樣品和636箇混閤浮遊植物樣品進行識彆分析.單種浮遊植物樣品在屬水平上的識彆正確率為75%,門水平上的識彆正確率為95%;浮遊植物混閤樣品中的優勢種在屬水平上的識彆正確率為83%,門水平上的識彆正確率為91%.結果錶明:該技術可以實現對浮遊植物的快速準確識彆.
통과소파변환가대신호적불동빈솔성분진행분해,위약신호특정제취제공료유효도경.통과db7소파대분속7개문32개속적43충부유식물적삼유형광광보진행분석,후경Bayes판별분석선택소파분해후적제삼층척도분량작위최가형광식별특정보,병통과계통취류법장최가특정보재불동적조건하취류진이득도문、속상적표준보고.기우차,운용다원선성회귀보이비부최소이승법건립부유식물삼유형광광보식별기술.이용해기술대4 128개단충부유식물양품화636개혼합부유식물양품진행식별분석.단충부유식물양품재속수평상적식별정학솔위75%,문수평상적식별정학솔위95%;부유식물혼합양품중적우세충재속수평상적식별정학솔위83%,문수평상적식별정학솔위91%.결과표명:해기술가이실현대부유식물적쾌속준학식별.
