CAJ | 학술논문

近年来利用近红外光谱进行农作物品种判别成为农产品检测的一个新兴方向.该文提出一种基于近红外光谱的新的实用化商品玉米品种判别系统,此系统既能对系统学习过的品种做出准确判别也能对未学习过的品种做出准确拒识.首先采用一阶导数法对原始光谱进行预处理,光谱数据经主成分分析后,根据仿生模式识别理论建立判别模型.在建市模型时文章使用了基于二维单形的Ψ-3神经元作为覆盖单元,并提出了包含指数的概念以辅助判定样品的唯一归属.测试结果表明,该系统对参与建模的品种有较强的判别能力,即使建模品种达到34个时系统平均正确判别率仍达到91.8%.同时对于未参与建模的品种也有较强的拒识能力,平均正确拒识率达到95%以上.
근년래이용근홍외광보진행농작물품충판별성위농산품검측적일개신흥방향.해문제출일충기우근홍외광보적신적실용화상품옥미품충판별계통,차계통기능대계통학습과적품충주출준학판별야능대미학습과적품충주출준학거식.수선채용일계도수법대원시광보진행예처리,광보수거경주성분분석후,근거방생모식식별이론건립판별모형.재건시모형시문장사용료기우이유단형적Ψ-3신경원작위복개단원,병제출료포함지수적개념이보조판정양품적유일귀속.측시결과표명,해계통대삼여건모적품충유교강적판별능력,즉사건모품충체도34개시계통평균정학판별솔잉체도91.8%.동시대우미삼여건모적품충야유교강적거식능력,평균정학거식솔체도95%이상.