基于Softmax回归的梨高光谱成像分类方法OA
为了实现梨品种的无损分类,该研究基于高光谱成像技术建立翠玉梨、雪花梨和库尔勒梨分类模型。该研究使用近红外高光谱成像系统(400~1000 nm),采集三种梨各150个样本的高光谱图像数据。使用多种预处理方法消除无关信息,再结合主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA),选取前五个主成分(累计贡献率达到99.42%及以上),最后利用Softmax回归进行分类。利用Matlab自带的randperm函数将PCA处理后的数据随机打乱,选择每种梨60%的样本数据作为训练集,20%的样本数据作为验证集,20%的样本数据作为测试集。基于测试集数据在分类模型中的结果,并结合损失函数曲线的收敛速度和混淆矩阵的准确率评估不同分类模型的优劣。多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)预处理结合PCA主成分分析后的数据在Softmax回归模型中分类表现最好,测试集正确率达到98.87%,损失函数曲线损失值为0.12。该研究可以准确实现三种梨的品种区分,为梨的智能分选提供了可靠技术方案,为开发基于高光谱成像的便携式梨品种分类产品提供了理论基础。
桑丽婷;蒙庆华;吴哲锋;陈颖杰;全海林;屈菱亮;黄玉清;李钰
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化学化工
高光谱成像Softmax回归无损检测分类梨
《现代食品科技》 2026 (9)
P.300-307,8
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