基于优化SVM和BP神经网络检测双孢蘑菇早期病害

来源 :福建农林大学学报(自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ayun33
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利用反向传播(back propagation, BP)神经网络及支持向量机(support vector machine, SVM)优化模型等算法实现了双孢蘑菇多酚氧化酶(polyphenol oxidase, PPO)的检测与双孢蘑菇的病害判别.首先各采集200个健康、染病双孢蘑菇在全波段(450~1 000 nm)上的高光谱数据及其PPO值.采用竞争自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取对PPO值敏感的特征波段,并建立偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)预测模型.结果表明SPA-PLSR模型(RP=0.917)的预测精度最高.其次采用逐步回归法对SPA提取的特征波长逐步引入与疣孢霉病相关的特征信息,再利用相关性分析探究所引入的特征信息与染病情况的相关性,最终优选出12个特征波长.对比了极限学习机(extreme learning machine, ELM)、SVM、粒子群优化后的支持向量机(particle swarm optimization-SVM,PSO-SVM)和BP神经网络4种模型对双孢蘑菇染病判别的结果,其中隐含层神经元节点数为14的BP神经网络模型建模效果最好,预测集总体判别率为94.737%.本研究建立的判别模型能够有效判别双孢蘑菇早期疣孢霉病.
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