本文主要研究内容
作者祝志慧,洪琪,吴林峰,王巧华,马美湖（2019）在《基于紫外-可见透射光谱技术和极限学习机的早期鸡胚雌雄识别》一文中研究指出：为了对鸡种蛋胚胎进行雌雄识别,探究利用紫外-可见-近红外透射光谱进行鸡胚雌雄识别的可行性,搭建了鸡种蛋透射光谱检测系统,采用横向和竖向大头朝上2种放置方式获取210枚鸡种蛋孵化0～15 d的光谱,光谱范围为360～1 000 nm。构建极限学习机(ELM)鸡胚雌雄识别模型,通过比较不同放置方式和孵化天数下模型的识别准确率,发现竖向放置且孵化第7 d的识别效果最好;将竖向放置孵化第7 d的光谱初步分为紫外(360～380 nm)、可见光(380～780 nm)、近红外(780～1 000 nm)、紫外-可见光(360～780 nm)和全波段(360～1 000 nm)5个不同的波段范围来分析,预测集准确率分别为82.86%, 77.14%, 75.71%, 84.29%和81.43%,筛选出360～780 nm的紫外-可见光波段为有效波段;在紫外-可见光(360～780 nm)波段,采用多元散射校正(MSC)去噪,并用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)和连续投影算法(SPA)筛选特征波长降维,建立不经筛选特征波长、 CARS筛选特征波长和SPA筛选特征波长的3种ELM模型。其中不经筛选特征波长的ELM模型识别效果最好,但输入变量最多,隐含层神经元为680且激活函数为sig时,预测集准确率为84.29%。SPA筛选特征波长的ELM模型识别效果次之,输入变量有9个,隐含层神经元为840且激活函数为hardlim时,预测集准确率为81.43%。CARS筛选特征波长的ELM模型识别效果最差,输入变量有27个,隐含层神经元为100且激活函数为sig时,预测集准确率为78.57%;用遗传算法(GA)优化ELM模型的权值变量和隐含层阈值,不经筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%, SPA筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%, CARS筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为81.43%。紫外-可见光波段不经筛选特征波长的GA-ELM模型识别效果和经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型相同,表明SPA筛选的特征波长变量能够有效反映360～780 nm波段的信息, SPA使用的变量数仅占紫外-可见光波段的2.14%,因此,雌雄识别最佳模型为紫外-可见光波段经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,其中,雌性识别率为88.57%,雄性识别率为85.71%,单个样本平均判别时间0.080 ms。结果表明紫外-可见透射光谱技术和ELM模型为孵化早期鸡胚蛋雌雄识别提供了一种可行方法。
Abstract
wei le dui ji chong dan pei tai jin hang ci xiong shi bie ,tan jiu li yong zi wai -ke jian -jin gong wai tou she guang pu jin hang ji pei ci xiong shi bie de ke hang xing ,da jian le ji chong dan tou she guang pu jian ce ji tong ,cai yong heng xiang he shu xiang da tou chao shang 2chong fang zhi fang shi huo qu 210mei ji chong dan fu hua 0～15 dde guang pu ,guang pu fan wei wei 360～1 000 nm。gou jian ji xian xue xi ji (ELM)ji pei ci xiong shi bie mo xing ,tong guo bi jiao bu tong fang zhi fang shi he fu hua tian shu xia mo xing de shi bie zhun que lv ,fa xian shu xiang fang zhi ju fu hua di 7 dde shi bie xiao guo zui hao ;jiang shu xiang fang zhi fu hua di 7 dde guang pu chu bu fen wei zi wai (360～380 nm)、ke jian guang (380～780 nm)、jin gong wai (780～1 000 nm)、zi wai -ke jian guang (360～780 nm)he quan bo duan (360～1 000 nm)5ge bu tong de bo duan fan wei lai fen xi ,yu ce ji zhun que lv fen bie wei 82.86%, 77.14%, 75.71%, 84.29%he 81.43%,shai shua chu 360～780 nmde zi wai -ke jian guang bo duan wei you xiao bo duan ;zai zi wai -ke jian guang (360～780 nm)bo duan ,cai yong duo yuan san she jiao zheng (MSC)qu zao ,bing yong jing zheng xing zi kuo ying chong jia quan cai yang suan fa (CARS)he lian xu tou ying suan fa (SPA)shai shua te zheng bo chang jiang wei ,jian li bu jing shai shua te zheng bo chang 、 CARSshai shua te zheng bo chang he SPAshai shua te zheng bo chang de 3chong ELMmo xing 。ji zhong bu jing shai shua te zheng bo chang de ELMmo xing shi bie xiao guo zui hao ,dan shu ru bian liang zui duo ,yin han ceng shen jing yuan wei 680ju ji huo han shu wei sigshi ,yu ce ji zhun que lv wei 84.29%。SPAshai shua te zheng bo chang de ELMmo xing shi bie xiao guo ci zhi ,shu ru bian liang you 9ge ,yin han ceng shen jing yuan wei 840ju ji huo han shu wei hardlimshi ,yu ce ji zhun que lv wei 81.43%。CARSshai shua te zheng bo chang de ELMmo xing shi bie xiao guo zui cha ,shu ru bian liang you 27ge ,yin han ceng shen jing yuan wei 100ju ji huo han shu wei sigshi ,yu ce ji zhun que lv wei 78.57%;yong wei chuan suan fa (GA)you hua ELMmo xing de quan zhi bian liang he yin han ceng yu zhi ,bu jing shai shua te zheng bo chang jian li de GA-ELMmo xing ,yu ce ji zhun que lv wei 87.14%, SPAshai shua te zheng bo chang jian li de GA-ELMmo xing ,yu ce ji zhun que lv wei 87.14%, CARSshai shua te zheng bo chang jian li de GA-ELMmo xing ,yu ce ji zhun que lv wei 81.43%。zi wai -ke jian guang bo duan bu jing shai shua te zheng bo chang de GA-ELMmo xing shi bie xiao guo he jing SPAshai shua te zheng bo chang de GA-ELMmo xing xiang tong ,biao ming SPAshai shua de te zheng bo chang bian liang neng gou you xiao fan ying 360～780 nmbo duan de xin xi , SPAshi yong de bian liang shu jin zhan zi wai -ke jian guang bo duan de 2.14%,yin ci ,ci xiong shi bie zui jia mo xing wei zi wai -ke jian guang bo duan jing SPAshai shua te zheng bo chang de GA-ELMmo xing ,yu ce ji zhun que lv wei 87.14%,ji zhong ,ci xing shi bie lv wei 88.57%,xiong xing shi bie lv wei 85.71%,chan ge yang ben ping jun pan bie shi jian 0.080 ms。jie guo biao ming zi wai -ke jian tou she guang pu ji shu he ELMmo xing wei fu hua zao ji ji pei dan ci xiong shi bie di gong le yi chong ke hang fang fa 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自光谱学与光谱分析的祝志慧,洪琪,吴林峰,王巧华,马美湖，发表于刊物光谱学与光谱分析2019年09期论文，是一篇关于种蛋论文,鸡胚论文,雌雄论文,识别论文,紫外可见近红外光谱论文,极限学习机论文,光谱学与光谱分析2019年09期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自光谱学与光谱分析2019年09期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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