高光谱成像技术结合遗传算法和BP神经
网络的南疆骏枣总糖含量建模分析

来源：江苏农业科学杂志2018年第第1期北京时间：

作者：李伟伟; 罗华平; 孔维楠

单位：1.塔里木大学机械电气化工程学院，新疆阿拉尔 843300； 2.新疆维吾尔自治区普通高等学校现代农业工程重点实验室，新疆阿拉尔 843300；3.南疆农业农机化研究中心，新疆阿拉尔 843300

摘要：为考察南疆骏枣的总糖含量与高光谱数据的对应关系，采用高光谱成像技术结合遗传算法和反向传播(back propagation，简称BP)神经网络的方法对南疆骏枣进行总糖含量建模分析，采用不同预处理方法处理原始光谱数据，并用遗传算法进行波长变量的选择，回归分析分别采用偏最小二乘法(PLS)和BP神经网络(BP-ANN)，从线性和非线性回归方式上建立校正模型分析。结果表明，用多元散射校正(MSC)进行预处理好于其他预处理方式。在回归分析上，BP-ANN预测南疆骏枣总糖含量的模型好于PLS，预测相关系数(Rp)和预测标准偏差(RMSEP)分别为0.918 4和0.931 0。由结果可知，利用近红外高光谱成像技术对南疆骏枣总糖含量进行预测是可行的。

关键词：高光谱成像技术;遗传算法;偏最小二乘;BP神经网络;多元散射校正

基金资助：国家自然科学基金(编号：11164023、11464039)；塔里木大学校长基金(编号：TDZKTG201501、TDGRI201503)；塔里木大学研究生科研创新项目(编号：TDGRI201619)。