辐照处理对油菜籽光谱特性影响的研究

摘要：

针对油菜籽经过核辐照处理后其光谱反射特性会发生改变的特点,提出了应用可见/近红外光谱技术进行油菜籽的快速无损鉴别.利用偏最小二乘法和BP神经网络建立鉴别模型,并比较了不同光谱预处理方法、主成分数据变换方式及隐含层节点数对模型预测结果的影响.实验采用五种剂量辐照(50,100,150,200Gy和不经核辐照处理)的油菜籽共135个样本进行建模,49个进行预测.结果显示,最优模型是原始光谱数据先经过中值滤波平滑法、附加散射校正及一阶求导法预处理.经PLS方法提取6个主成分经自然对数变换后,选取神经网络隐含层结点数为4个或9个.最优模型对是否经过核辐照处理的样本识别率达100%,对核辐照剂量预测精度为85.71%,说明提出的方法可以用于评估核辐照处理对油菜籽光谱特性产生的明显影响.

关键词：可见-近红外光谱、甘蓝型油菜、核辐照、偏最小二乘、人工神经网络

所属期刊栏目：28

分类号：S56;TL99(经济作物)

资助基金：国家科技支撑项目2006BAD10A09;国家自然科学基金项目30671213;"863"计划2007AA10Z210;浙江省三农五方项目SN200504

在线出版日期：2009-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2540-2544