红外光谱结合基于连续小波变换的BPNN识别柑橘碎叶病

摘要：

利用傅里叶变换红外光谱结合基于连续小波变换的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和反向传播网络(BPNN)识别柑橘碎叶病和正常叶.采用Haar、Mexh和Morlet小波为母小波对样品的红外光谱进行多尺度连续小波变换,经比较发现第7尺度小波系数具有明显的差异,提取该尺度3个区域的小波系数作为特征向量建立PLS-DA和BPNN模型.PLS-DA模型对未知样品的预测正确率为75％,BPNN模型对未知样品的预测正确率为95％.结果表明小波变换结合BPNN用于傅里叶变换红外光谱技术能够准确地识别柑橘碎叶病和正常叶,有望为柑橘病害检测提供快速、有效的方法.

关键词：傅里叶变换红外光谱、连续小波变换、碎叶病、反向传播网络

所属期刊栏目：31

分类号：O657.33(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金30960179

在线出版日期：2015-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：574-578