种子高光谱图像识别中的化学计量学方法研究

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1、分类号密级硕士学位论文题目：种子高光谱图像识别中的化学计量学方法研究英文并列题目：ResearchonChemometricsMethodsforClassificationofSeedbyHyperspectralImaging研究生：唐金亚专业：控制科学与工程研究方向：检测技术与自动化装置导师：黄敏指导小组成员：朱启兵学位授予日期：2016年6月答辩委员会主席：刘飞江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月独创性声明本人在导师指导下进行的研究王作及取人卖明所呈交的学位论文是本得的研究成果？尽我所知，除了文中特别加ｋ义标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或巧写

2、过的研究成果，也不色含本人为获得江南一王大学或其它教育机构的学位或征书而使用过的材料．与我同作的同志对本研究所做的任何贡献均芭在论文中作了明满的说明并表示谢索？日期．签义巫：：！〇？＞午：批关于论文使用授巧的说巧本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定：江南大学有权保留并向国家有关部口或机柏送交论文的复印件和巧兹，允Ｖ乂内容编入有关化据库许论文被查闲和借巧，可将学位论文的全部或部分进行检索、汇编学位论文，，可Ｗ采用巧印、缩印或担描等义制手我保存＾一致并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相．保密的学位论文在解密后也遵守此規定？

3、签义：告玉导师签若：ｒｌ：激］＾Ｄ．曰期．２：；ｌｌｂ占十摘要摘要种子是农业生产最基本、最主要的生产资料，是各项农业技术和农业生产资料发挥作用的载体，对农业的增产、增收方面起到了关键性作用，因此种子的质量安全问题对整个农业生产的发展起到至关重要的作用。种子纯度是反映种子质量的重要指标，体现了种子品种在特征特性方面典型一致的程度。随着杂交技术的广泛应用以及制种环节过程中的多种因素的影响，导致种子间的混杂的现象经常出现，对农民百姓的利益造成严重的威胁，因此如何提高种子纯度检测的准确性和可靠性对保证种子质量，保障农业高产具有重要的研究意义。化学计量学方法综合了统计学、应用数学以及计

4、算科学及其他相关学科的理论方法与手段，可以设计和选择最优的量测方法对数据进行解析，从而实现最大限度的获取光谱数据中的有效信息。而高光谱图像技术可以同时反映种子的光谱特征和图像特征，在农产品无损检测中已经得到广泛应用。本文旨在结合高光谱图像技术与化学计量学方法，研究出一种快速、无损、准确和鲁棒性高的分类模型以解决种子纯度检测中出现的一些问题。研究重点主要是针对如何结合化学计量学方法对高光谱数据进行波段选择，以及对利用高光谱图像建立的数学模型的更新这两大方面。具体研究内容如下：1.结合局部学习算法实现玉米种子近红外高光谱图像的最优波段选择。本课题共采集了6类样本共720粒的玉米种子在874-173

5、4nm波段范围内的256幅近红外高光谱图像，利用局部学习算法获得波段的特征权重，并依据特征权重选择了最优波段。最后利用最优波段的均值光谱特征建立偏最小二乘判别分析，从而实现玉米种子纯度的快速检测。实验结果表明：局部学习算法可有效获取最优鉴选波段，为实现玉米种子的快速鉴选提供了一个可能的技术途径。2.结合主动学习算法研究玉米种子纯度检测模型更新。本课题以两类来自两个不同年份的玉米种子在874-1734nm的近红外高光谱图像为研究对象，结合主动学习算法选择具有代表性的待测样本，最终以添加最少最优的样本数来扩大原模型的样本空间，从而实现模型的快速更新，提高模型的稳定性，同时与基于随机选择算法（RS）

6、和Kennard-Stone算法(KS)的模型更新效果进行比较。实验结果表明：利用主动学习添加少数新样本更新后的模型的预测精度明显提高，同时基于主动学习算法的模型更新效果明显优于RS和KS。因此基于主动学习算法实现玉米种子纯度检测模型的更新是可行的。3.结合增量式支持向量数据描述（ISVDD）算法实现不同年份之间的玉米种子纯度检测模型的在线更新。本课题利用4类共2000粒玉米种子在400-1000nm的可见近红外高光谱图像，结合ISVDD算法实现在线更新LSSVM模型，从而提高模型的鲁棒性和可靠性。实验结果表明：基于ISVDD算法的模型更新策略对不同年份的玉米种子识别提供了一个有效的方法，从而

7、扩大模型的泛化能力。关键词：种子；化学计量学；高光谱图像；纯度检测；波段选择；模型更新IAbstractAbstractSeedisthemostbasicandimportantproductionmaterialintheprogressofagriculturalproduction.Seedalsoisacarrierformanyagriculturaltechnologiesandag