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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)無線電電子學(xué)、電信技術(shù)光譜技術(shù)在農(nóng)作物\農(nóng)產(chǎn)品信息無損檢測中的應(yīng)用

光譜技術(shù)在農(nóng)作物\農(nóng)產(chǎn)品信息無損檢測中的應(yīng)用

光譜技術(shù)在農(nóng)作物\農(nóng)產(chǎn)品信息無損檢測中的應(yīng)用

定 價:¥50.00

作 者: 孫俊 著
出版社: 東南大學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787564171698 出版時間: 2017-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 212 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《光譜技術(shù)在農(nóng)作物\\農(nóng)產(chǎn)品信息無損檢測中的應(yīng)用》系統(tǒng)地介紹了光譜技術(shù)及其預(yù)處理算法、特征選取方法,并在此基礎(chǔ)上,分析了國內(nèi)外的新研究進展,重點展示了光譜等技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用情況。本專是多個國家自然科學(xué)基金項目、省自然科學(xué)基金項目、農(nóng)業(yè)部重點實驗室開放課題研究成果的展現(xiàn),實現(xiàn)了理論與應(yīng)用的結(jié)合。本專著共包含14章,其中第1章概述介紹了光譜技術(shù)在農(nóng)作物\\農(nóng)產(chǎn)品信息檢測中應(yīng)用的現(xiàn)狀;第2章至第5章介紹了光譜預(yù)處理算法、光譜特征選取方法及定性、定量分析方法;第6章至第14章分別介紹了光譜技術(shù)在水稻、生菜、桑葉、大米、雞蛋、紅豆、煙草、玉米、油麥菜等農(nóng)作物\\農(nóng)產(chǎn)品對象信息檢測中的應(yīng)用實例。

作者簡介

暫缺《光譜技術(shù)在農(nóng)作物\農(nóng)產(chǎn)品信息無損檢測中的應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

1 概述
1.1 農(nóng)作物/農(nóng)產(chǎn)品信息的光譜技術(shù)檢測
1.1.1 光譜技術(shù)在農(nóng)作物檢測中的應(yīng)用
1.1.2 光譜技術(shù)在農(nóng)作物農(nóng)藥殘留檢測中的應(yīng)用
1.2 農(nóng)作物/農(nóng)產(chǎn)品信息的電特性技術(shù)檢測
1.2.1 介電特性技術(shù)在水果品質(zhì)檢測中的應(yīng)用
1.2.2 介電特性技術(shù)在糧食含水率檢測中的應(yīng)用
1.2.3 介電特性在葉片含水率檢測中的應(yīng)用
參考文獻
2 光譜預(yù)處理算法
2.1 savitzky-Golay多項式平滑
2.2 移動平均平滑
2.3 多元散射校正算法
2.4 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換和去趨勢算法
2.5 導(dǎo)數(shù)變換算法
2.6 正交信號校正算法
2.7 小波閾值
2.8 小波分段
參考文獻
3 光譜特征選取方法
3.1 逐步回歸分析
3.2 連續(xù)投影算法
3.3 權(quán)重回歸系數(shù)法
3.4 主成分分析
3.5 競爭性自適應(yīng)加權(quán)算法
3.6 LDA算法
3.7 LPP算法
3.8 SLPP算法
3.9 離散小波變換
3.10 分段離散小波變換
參考文獻
4 定性分析方法
4.1 支持向量機
4.2 K最近鄰分類器
4.3 Adaboost-SVM及Adaboost-KNN
4.4 MSCPSO-SVM
4.5 極限學(xué)習(xí)機
4.6 Fisher判別分析
4.7 馬氏距離判別分析
參考文獻
5 定量分析方法
5.1 一元回歸算法
5.2 多元線性回歸
5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及改進算法
5.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.2 基于貝葉斯算法的BP網(wǎng)絡(luò)
5.3.3 基于L-M算法的BP網(wǎng)絡(luò)
5.3.4 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.5 基于思維進化優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.6 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.7 GA—PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.4 支持向量機回歸算法及其改進
5.4.1 支持向量機回歸算法
5.4.2 GA-LS-SVM算法
5.5 ABC-SVR
參考文獻
6 水稻信息檢測
6.1 樣本培育
6.1.1 栽培方法
6.1.2 水稻光譜數(shù)據(jù)測定
6.1.3 水稻葉片水分含量與氮素含量的測定

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