项目名称: 基于近红外中红外数据融合的农药有效成分分析

项目编号: No.31301685

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 农业科学

项目作者: 熊艳梅

作者单位: 中国农业大学

项目金额: 22万元

中文摘要: 农药质量与农业生产、农产品安全和食品安全密切相关。本项目采用数据融合方法,通过谱图融合和特征融合,同时提取农药的近红外中红外吸收信息,建立融合模型。考察不同的光谱预处理方法(平滑、归一化、导数、多元散射矫正等)、特征提取方法(PCA、WT、LDA、UVE等)和多元校正算法(PLS、MLR、PCR、ANN等)对融合模型的影响。选出建立优秀融合模型的光谱预处理方法、特征提取方法和多元校正算法,以建立提取农药的近红外中红外弱吸收信息的有效方法,提高近红外中红外方法测定农药有效成分含量的准确度,应用于低浓度农药分析及农药质量控制。研究对近红外中红外在其它方面的应用具借鉴意义,进一步丰富近红外中红外应用理论。

中文关键词: 农药分析;数据融合;近红外;中红外;

英文摘要: Pesticide quality is closely related to agricultural production and food safety. This project applies spectrum and feature fusion, extracts pesticide information of near infrared (NIR)/mid infrared (MIR) to construct fusion model. The effect of spectra preprocessing method (smooth, normalized, derivative, multiplicative scatter correction, etc.), feature extraction methods (PCA, WT, LDA, UVE, etc.) and multivariate calibration algorithm (PLS, MLR, PCR, ANN, etc.) on fusion model are studied. Establish the effective method of extracting NIR/MIR weak absorption information through selecting the excellent preprocessing methods, feature extraction methods and multivariate calibration algorithm which improve the accuracy of determining pesticide active ingredient by NIR/MIR and apply it in analysis of low concentration pesticide and its quality control. This study is of great significance in the application of NIR/MIR in other aspects and further enriches the application theory of NIR/MIR.

英文关键词: pesticide analysis;data fusion;near-infrared;mid-infrared;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

航空制造知识图谱构建研究综述
专知会员服务
112+阅读 · 2022年4月25日
多语言语音识别声学模型建模方法最新进展
专知会员服务
32+阅读 · 2022年2月7日
【NeurIPS 2021】多视角对比图聚类
专知会员服务
35+阅读 · 2021年10月31日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
97+阅读 · 2021年6月23日
【AAAI2021】图卷积网络中的低频和高频信息作用
专知会员服务
58+阅读 · 2021年1月6日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
136+阅读 · 2020年12月10日
专知会员服务
37+阅读 · 2020年10月15日
高效医疗图像分析的统一表示
专知会员服务
34+阅读 · 2020年6月23日
如何筛选有效信息?
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年3月18日
性能大幅提升!消除图像复原中的“misalignment”
极市平台
1+阅读 · 2021年12月29日
ECV 2021 冠军方案解读:船只数量检测方案
极市平台
0+阅读 · 2021年11月13日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知
31+阅读 · 2020年12月10日
【质量检测】机器视觉表面缺陷检测综述
产业智能官
30+阅读 · 2018年9月24日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月10日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月10日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月7日
Arxiv
31+阅读 · 2020年9月21日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
航空制造知识图谱构建研究综述
专知会员服务
112+阅读 · 2022年4月25日
多语言语音识别声学模型建模方法最新进展
专知会员服务
32+阅读 · 2022年2月7日
【NeurIPS 2021】多视角对比图聚类
专知会员服务
35+阅读 · 2021年10月31日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
97+阅读 · 2021年6月23日
【AAAI2021】图卷积网络中的低频和高频信息作用
专知会员服务
58+阅读 · 2021年1月6日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
136+阅读 · 2020年12月10日
专知会员服务
37+阅读 · 2020年10月15日
高效医疗图像分析的统一表示
专知会员服务
34+阅读 · 2020年6月23日
相关资讯
如何筛选有效信息?
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年3月18日
性能大幅提升!消除图像复原中的“misalignment”
极市平台
1+阅读 · 2021年12月29日
ECV 2021 冠军方案解读:船只数量检测方案
极市平台
0+阅读 · 2021年11月13日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知
31+阅读 · 2020年12月10日
【质量检测】机器视觉表面缺陷检测综述
产业智能官
30+阅读 · 2018年9月24日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员