Чорнік мае далікатную мякаць і унікальны водар. Ён багаты пажыўнымі рэчывамі і вядомы як "каралева садавіны". Ён мае функцыі прадухілення старэння нерва мозгу, абароны зроку, супрацьракавага і павышэння імунітэту чалавека. Ён мае шырокія перспектывы рынку. Змест чарніцы цукру з'яўляецца важным паказчыкам для ацэнкі якасці чарніцы. Традыцыйнае выяўленне ўтрымання цукру чарніцы разбуральнае, а неразбуральнае выяўленне з'яўляецца важнай тэндэнцыяй развіцця.

1. Збор дадзеных выявы

Высокаспектральны вобраз узораў чарніцы

Выпіце спектральныя дадзеныя двух гіперспектральных малюнкаў: выберыце розныя цікавыя вобласці (ROI) на паверхні кожнага ўзору і атрымайце арыгінальную крывую спектру адбівання

Адпаведны першапачатковай спектральнай крывой вобласці цікавасці, сярэдняе спектральнае значэнне экстрагуецца для атрымання трох набораў 48x256 матрыц спектральных дадзеных

Паводле гіперспектральных малюнкаў і спектральных крывых у розных паласах, паласа 1-дыяпазону 50 мае вялікі шум і размытыя выявы. Пры выбары дадзеных,
Толькі дыяпазон 51-дыяпазону 250 (1031.11NM-1699.11NM) Усяго было змадэлявана 200 палос. Для ўстанаўлення мадэлі былі выкарыстаны першыя 36 спектральных значэнняў чарніцы, каб усталяваць мадэль,
і апошнія 12 былі выкарыстаны для тэставання мадэлі.

2. Мадэль стварэння і аналізу

У стварэнні мадэлі прагназавання ўтрымання цукру чарніцы ў асноўным выкарыстоўваецца частковы метад рэгрэсіі найменшых квадратаў (PLSR). Атрымліваюць розныя спектральныя дадзеныя
Розныя мадэлі прагназавання. Непасрэдна выкарыстоўвайце 200 палос з выдаленым шумам, каб мадэляваць 200 паласы спектральных дадзеных для памяншэння вымярэння PCA, выберыце
Першыя n асноўных кампанентаў з кумулятыўнай хуткасцю ўкладу 99,9%, а затым выкарыстоўвайце мадэляванне PLSR, каб выбраць характэрныя паласы для 256 спектральных
паласы ва ўсёй задняй вобласці з выкарыстаннем SPA, а затым выкарыстоўваюць мадэляванне PLSR для непасрэднага выканання цыклічнага мадэлявання на 200 паласах ва ўсёй задняй вобласці, спачатку спалучаючы
два на два, а потым выкарыстоўваюць тры на тры камбінацыі для мадэлявання

3. Стварэнне мадэлі прагназавання

PLSR мадэль спектральных дадзеных некаторых абласцей фронту

Мадэль прагназавання:

y = 8.1109+0,3989x+0,2848x+….+0,809x200

Там, дзе x1, x2, ..., x200-гэта сярэднія спектральныя значэнні паласы 51-Band250, а Y-утрыманне цукру ў чарніцы.

Выкарыстоўваючы мадэль прагназавання, спектральныя дадзеныя 12 чарніц былі заменены для атрымання прагназаваных значэнняў утрымання цукру, як паказана ў наступнай табліцы

Табліца 1. Параўнанне прагназаваных значэнняў утрымання цукру і фактычных значэнняў утрымання цукру некаторых абласцей на пярэдняй частцы чарніцы

Табліца 2. Прагназаваныя значэнні ўтрымання цукру і сапраўдныя значэнні для ўсёй вобласці пярэдняй часткі чарніцы

Табліца 3. Прагназаваныя значэнні ўтрымання цукру і сапраўдныя значэнні для ўсёй вобласці на задняй частцы чарніцы

Прагназаванае значэнне ўтрымання цукру ў мадэлі прагназавання, атрыманай з трох набораў дадзеных, і крывой фактычнага значэння ўтрымання цукру ў чарніцы

PCA была выкарыстана для памяншэння вымярэння спектральных дадзеных чарніцы. Дадзеныя пасля памяншэння вымярэння былі выкарыстаны для мадэлявання PLSR. Пасля памяншэння вымярэння PCA былі абраны першыя N асноўных кампанентаў з агульнай хуткасцю ўкладу 99,9%. Пасля памяншэння вымярэння спектральных дадзеных, вынятых з частковай плошчы пярэдняй часткі, і ўся плошча пярэдняй часткі было абрана сем асноўных кампанентаў. Першыя 10 асноўных кампанентаў былі здабытыя пасля памяншэння вымярэння спектральных дадзеных усёй вобласці задняй часткі. Для мадэлявання PLSR былі выкарыстаны асноўныя кампаненты, выбраныя пасля памяншэння вымярэння PCA. Згодна з функцыяй мадэлі прагназавання, былі атрыманы прагназаваныя значэнні ўтрымання цукру з трох набораў дадзеных.

Спачатку выкарыстоўвайце PCA, каб паменшыць вымярэнне, а затым выканаць мадэляванне PLSR. У адпаведнасці з функцыяй мадэлі прагназавання, атрымліваюцца крывыя прагназаванага значэння ўтрымання цукру і фактычнае значэнне ўтрымання цукру ў трох наборах дадзеных

4. Рэзюмэ

Параўноўваючы мадэлі прагназавання, усталяваныя з рознымі дадзенымі, каэфіцыенты карэляцыі R паміж прагназаваным значэннем утрымання цукру і сапраўдным цукрам

Значэнне зместу аптымальнай мадэлі прагназавання камбінацыі дыяпазону, выбранай у выніку мадэлявання дыяпазону цыклаў, складае 0,54 і 0,61 адпаведна, якія з'яўляюцца

Самая вялікая сярод мадэляў, устаноўленых з іншымі камбінацыямі паласы, і сярэднія адносныя памылкі - 12,6% і 11,9% адпаведна, якія з'яўляюцца

Самыя маленькія сярод мадэляў, устаноўленых з іншымі камбінацыямі паласы, і сярэдняя квадратная памылка тэставага набору невялікая. Можна зрабіць выснову, што

Эфект прагназавання аптымальнай мадэлі, абранай пасля мадэлявання цыклаў дыяпазону, лепш, чым у іншых камбінацый дыяпазону.