JADE结合ELA鉴别砂梨成熟度的共享性模型

基金项目: 国家重大科学仪器设备开发专项(2014YQ470377)%浙江省公益技术应用研究项目(2015C37075)

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Sharing Model in Maturity Discrimination of Chinese Pears Based on JADE and ELM

摘要: 提出了特征矩阵联合对角化(JADE)结合超限学习机(ELM)的稳健建模方法,并应用于砂梨成熟度的鉴别.砂梨近红外光谱是多种独立化合物光谱信号的随机线性混合,首先采用多元散射校正和小波变换去除原始光谱噪声,再利用JADE提取独立光谱,得到包含独立化合物浓度信息的混合矩阵;随后使用ELM算法,通过调节隐层节点个数建立稳健性强的成熟度鉴别模型.JADE利用高阶累积量全面提取原始光谱的幅值、相位信息,降低不同化合物之间的光谱干扰,而ELM隐层节点参数随机生成,两者的有机结合可使所建模型稳健性强,有利于模型的传递与共享.该方法应用于砂梨4种不同成熟度的鉴别,所建模型预测准确率为96.67％.
- JADE /
- ELM /
- 近红外光谱 /
- 砂梨成熟度 /
- 稳健建模

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