Apple Variety Identification Using Near-Infrared Spectroscopy
المؤلفون المشاركون
Li, Caihong
Li, Lingling
Wu, Yuan
Lu, Min
Li, Lian
Yang, Yi
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Near-infrared (NIR) spectra of apple samples were submitted in this paper to principal component analysis (PCA) and successive projections algorithm (SPA) to conduct variable selection.
Three pattern recognition methods, backpropagation neural network (BPNN), support vector machine (SVM), and extreme learning machine (ELM), were applied to establish models for distinguishing apples of different varieties and geographical origins.
Experimental results show that ELM models performed better on identifying apple variety and geographical origin than others.
Especially, the SPA-ELM model could reach 98.33% identification accuracy on the calibration set and 96.67% on the prediction set.
This study suggests that it is feasible to identify apple variety and cultivation region by using NIR spectroscopy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Caihong& Li, Lingling& Wu, Yuan& Lu, Min& Yang, Yi& Li, Lian. 2018. Apple Variety Identification Using Near-Infrared Spectroscopy. Journal of Spectroscopy،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202589
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Caihong…[et al.]. Apple Variety Identification Using Near-Infrared Spectroscopy. Journal of Spectroscopy No. 2018 (2018), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202589
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Caihong& Li, Lingling& Wu, Yuan& Lu, Min& Yang, Yi& Li, Lian. Apple Variety Identification Using Near-Infrared Spectroscopy. Journal of Spectroscopy. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202589
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202589
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر