[發明專利]一種葉類蔬菜產量預測方法

有效

• 申請號: 201710727245.8
• 申請日: 2017-08-23
• 公開（公告）號: CN107316116B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 隋媛媛;朱博;于海業;張雨晴;劉爽;孔麗娟;徐賀;李永強;謝龍;肖英奎
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02
• 代理公司: 長春吉大專利代理有限責任公司 22201
• 代理人: 齊安全;胡景陽

1.一種葉類蔬菜質量預測方法,其特征在于，所述的一種葉類蔬菜質量預測方法的步驟如下：

1)基本參數獲取；

2)數據存儲及處理；

所述的數據存儲及處理是指：

(1)將無損檢測步驟中獲得的葉片面積、葉片長度、葉綠素熒光光譜，和破壞檢測獲得的葉片質量與葉片含水率數據輸入計算機存儲；

(2)對所得到的參數進行相關性分析，減少數據的建模維數，利用MATLAB軟件調取“corrcoef”相關系數函數計算葉片含水率、葉片面積、葉片長度和葉片質量的相關系數R，以相關系數R大于0.9作為評價標準，得到的相關系數分別為0.9434、0.9361、0.9666，將葉片含水率、葉片面積、葉片長度作為建立模型的輸入數據X值；

(3)利用葉綠素熒光光譜預測葉片含水率；

所述的利用葉綠素熒光光譜預測葉片含水率是指：

a)不同含水率的葉片的葉綠素熒光光譜在500～800nm表現出不同的強度變化，因此選擇500～800nm波段作為葉片含水率建模的研究對象；

b)利用MATLAB軟件調用“diff”求導函數運行2次，得到二階導數光譜，每條光譜曲線由523維降至521維；

c)對二階導數光譜進行波段篩選降維，分別對各波段與葉片含水率建立預測模型，將相關系數R大于0.8的波段作為建立模型的輸入波段，得到波段為661-740nm；

d)采用支持向量機作為建立模型的方法，將二階導數光譜的661-740nm波段作為輸入向量x_i值，以葉片含水率作為輸出向量y_xi值，采用支持向量機方法進行回歸，設樣本數據的回歸函數為：

其中：k(x,x_i)為核函數，

α_i，b為模型參數，

采用的核函數為RBF核函數：

其中：x為預測集中的樣本；

模型的訓練采用MATLAB工具箱中的“trainlssvm”訓練模型函數完成，得到模型參數如下:

b＝[0.908 1.261]_1×2

gam＝22.2895，

σ²＝0.13256，

gam表示正規化參數，決定了適應誤差的最小化和平滑程度；

(4)生菜個數確定；

3)測單株質量；

4)測區域質量；

所述的測區域質量是指：

(1)利用單株生菜質量預測模型，選取所測區域內的10株生菜進行測量和質量預測，得到區域單株生菜平均質量，以此作為所測區域內的質量的平均值；

式中：m_平——所測區域內單株生菜的平均質量，

m_株1——所測區域內任選1株生菜的質量，

m_株n——所測區域內任選n株生菜的質量，

n——所測區域內用來計算平均質量的生菜個數；

(2)將區域內單株生菜的平均質量與采集的區域內生菜圖像計算的生菜個數進行乘積，作為區域內的生菜質量數據：

M＝m_平×N

式中：M——區域生菜總質量，

m_平——單株生菜平均質量，

N——所測區域內生菜數量。