【摘 要】
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为解决稻谷品种的快速无损鉴别问题,应用多光谱图像采集设备（VideometerLab）获取了5个品种稻谷共250个试验样本在405-970 nm波长范围内的多光谱图像,提取各品种稻谷在不同波长
【机 构】
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合肥学院机器视觉与智能控制实验室,合肥工业大学生物与食品工程学院,合肥工业大学医学工程学院
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为解决稻谷品种的快速无损鉴别问题,应用多光谱图像采集设备（VideometerLab）获取了5个品种稻谷共250个试验样本在405-970 nm波长范围内的多光谱图像,提取各品种稻谷在不同波长下的光谱反射率和图像特征（面积,宽长比,色差等）作为稻谷品种鉴别的特征变量,基于最小二乘支持向量机（least-square-support vector machine,LS-SVM）建立鉴别模型,通过粒子群寻优（particle swarm optimization,PSO）算法搜索支持向量机的最优参数。将250
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