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基于太赫兹时域光谱的大米品种识别研究
文献摘要：
为实现大米品种的准确鉴别,提出一种基于太赫兹时域光谱(Terahertz Time-Domain Spectroscopy,THz-TDS)技术的大米品种识别方法.利用标准差(Standard Deviation,SD)和区间偏最小二乘(Interval Partial Least Square,iPLS)选取0.53～1.21 THz波段的吸收光谱信息作为分类模型的输入数据,再采用决策树模型(Decision Tree,DT)对四种大米吸收光谱进行分类识别,并在模型训练过程中结合网格搜索算法寻找模型最优参数.为增加实验对比度,分别使用逻辑回归模型和支持向量机模型进行对比实验,其模型分类准确率分别为80.75％和88.75％.实验结果表明,太赫兹时域光谱技术结合SD、iPLS和DT方法可以实现大米品种的准确识别,准确率可达95％,为农产品品种识别提供了一种新的鉴别方法.
文献关键词：
太赫兹时域光谱;大米品种;标准差;区间偏最小二乘;决策树
中图分类号：
作者姓名：
王倩;葛宏义;蒋玉英;张元;秦一菲
作者机构：
河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州 450001;河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室,河南郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]王倩;葛宏义;蒋玉英;张元;秦一菲-.基于太赫兹时域光谱的大米品种识别研究)[J].食品工业科技,2022(23):19-25
A类：
B类：
大米品种,品种识别,Terahertz,Time,Domain,Spectroscopy,THz,TDS,利用标准,Standard,Deviation,区间偏最小二乘,Interval,Partial,Least,Square,iPLS,波段,吸收光谱,光谱信息,分类模型,输入数据,采用决策,决策树模型,Decision,Tree,DT,分类识别,模型训练,训练过程,网格搜索算法,最优参数,实验对比,对比度,逻辑回归模型,支持向量机模型,模型分类,分类准确率,太赫兹时域光谱技术,技术结合,准确识别,产品品种,鉴别方法
AB值：
0.379636
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