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关键词：
浓酱兼香型白酒,白云边酒,阿米诺酶,中温曲,应用
发表时间：
2012-12-24 15:28:31
基于Mann_Whitney非参数检验和SVM的竹类高光谱识别
程琦 | -> | 1154| 0| 0.301921MB |Ｍａｎｎ－Ｗｈｉｔｎｅｙ检验,高光谱,ＳＶＭ,竹亚科
摘 要 以毛竹、雷竹和孝顺竹野外高光谱数据为基础，在非参数统计理论和模式识别的基础上，提出了利用Ｍａｎｎ－Ｗｈｉｔｎｅｙ非参数检验筛选竹类间最佳特征区分波段及利用支持向量机识别竹类的问题。研究结果表明：（１）毛竹与雷竹之间的最佳区分波段为５０３～６５５，６８９～７３２，７５７～１ ０００，１ ０３８～１ ０８４，１ ２３８～１ ３１１，１ ４０４～１ ５９１，１ ６８２～１ ８００，１ ８５６～１ ９０４和１ ９２３～２ ５００ｎｍ，毛竹与孝顺竹之间的最佳区分波段为３５０～３８６，７３１～１ ４３０，１ ５８４～１ ６８７，１ ７９６～１ ８７３ｎｍ，雷竹与孝顺竹之间的最佳区分波段为３５５～３５６，４９８～
６６２，６８９～７４５和１ ３４４～２ ５００ｎｍ；利用Ｍａｎｎ－Ｗｈｉｔｎｅｙ非参数检验方法可以分别消除３０．０％，５７．７％和３５．８％ 的无效区分波段。（２）在最佳区分波段内，利用支持向量机的ＳＭＯ算法进行高光谱竹类识别，模型精度分别为９８．４％，９３．５％和９５．１％，模型泛化精度分别为９３．３％，９０．０％和８６．７％，表明此方法可有效区分和识别竹亚科中的不同竹类。
６６２，６８９～７４５和１ ３４４～２ ５００ｎｍ；利用Ｍａｎｎ－Ｗｈｉｔｎｅｙ非参数检验方法可以分别消除３０．０％，５７．７％和３５．８％ 的无效区分波段。（２）在最佳区分波段内，利用支持向量机的ＳＭＯ算法进行高光谱竹类识别，模型精度分别为９８．４％，９３．５％和９５．１％，模型泛化精度分别为９３．３％，９０．０％和８６．７％，表明此方法可有效区分和识别竹亚科中的不同竹类。
高光谱数据波段多、数据冗余度大，利用高光谱数据进行数据识别时，选择提取特征光谱至关重要［１，２］。王渊、王志辉等分别利用光谱微分技术对油菜、南方常见树种进行高光谱特征选择及识别并取得了较好的效果。张健楠等利用非参数回归与最近邻方法实现了一种有效的恒星光谱自动分类方法。Ｒｉｃｋ Ａｒｃｈｉｂａｌｄ等利用ＳＶＭ 算法对ＡＶＩＲＩＳ影像进行特征提取和识别［３］。邢飞、王圆圆等采用支持向量机进行光谱特征提取和识别，发现支持向量机识别精度高且有较强的泛化能力。但是迄今还无利用Ｍａｎｎ－Ｗｈｉｔｎｅｙ非参数检验进行竹类高光谱特征波段提取和ＳＶＭ 光谱识别竹类的报道。本文提出了在Ｍａｎｎ－Ｗｈｉｔｎｅｙ非参数检验筛选竹类间最佳区分波段的基础上，而后，利用支持向量机ＳＭＯ算法来区分识别同一竹亚科中三种不同的竹类，并在实验中验证了该方法的有效性和可行性。
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