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    電子鼻技術(shù)在棉花早期棉鈴蟲蟲害檢測(cè)中的應(yīng)用

    時(shí)間:2021-5-6閱讀:55
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    摘要:為了更好地獲取棉花蟲害信息,該文使用電子鼻和氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)對(duì)受到不同數(shù)量棉鈴蟲早期危害的棉花進(jìn)行檢測(cè)。基于氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)獲得了棉花揮發(fā)物的成分和含量,基于電子鼻響應(yīng)曲線提取了穩(wěn)定值、面積值、平均微分值、小波能量值和多項(xiàng)式擬合曲線參數(shù)值5種特征值,篩選出3種較優(yōu)單特征:穩(wěn)定值、平均微分值和面積值,之后基于多特征分別使用多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行分類分析。最后采用支持向量機(jī)回歸分別基于3種較優(yōu)單特征及多特征對(duì)危害棉花的棉鈴蟲數(shù)量進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:多特征的分類效果優(yōu)于單特征,基于多特征"穩(wěn)定值和平均微分值"和極限學(xué)習(xí)機(jī)分類效果較好,訓(xùn)練集和測(cè)試集的分類正確率均達(dá)到很高。多特征的預(yù)測(cè)能力優(yōu)于單特征,基于多特征"面積值和平均微分值"的回歸模型預(yù)測(cè)效果較佳,訓(xùn)練集回歸模型的決定系數(shù)(R2)和均方根誤差(RMSE)分別為0.9940和0.0860,測(cè)試集回歸模型的R2和RMSE分別為0.9230和0.3709,電子鼻對(duì)棉花早期棉鈴蟲蟲害具有較好的區(qū)分和預(yù)測(cè)能力,電子鼻在棉花早期棉鈴蟲蟲害中的檢測(cè)具有一定的應(yīng)用潛力。

    關(guān)鍵詞:電子鼻,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè),棉花,棉鈴蟲,特征選擇

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