Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/218955
Title: | Построение модели классификации зерновых сыпучих веществ по спектрам диффузного отражения в ближней инфракрасной области на примере логистической регрессии |
Other Titles: | Building a model for classification of grain bulk products by diffuse reflection spectra in the near infrared region on the example of logistic regression |
Authors: | Проценко, С. В. Мишурная, В. С. Воропай, Е. С. |
Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика |
Issue Date: | 2019 |
Citation: | Т. 86, № 1 ЖУРНАЛ ПРИКЛАДНОЙ СПЕКТРОСКОПИИ |
Abstract: | Экспериментально получено подтверждение возможности определения зерновой культуры, имеющей различный помол, по спектру диффузного отражения. В качестве признаков, описывающих спектры диффузного отражения пшеницы и овса различных помола и влажности в ближнем ИК диапазоне, использованы комбинации оптических плотностей и их вторых производных для длин волн 1200, 1422, 1778, 1916 и 2114 нм. На примере логистической регрессии построено 20 моделей классификации по двум признакам: 10 моделей для оптической плотности и 10 моделей для второй производной от оптической плотности, соответствующих выбранным длинам волн. Наилучшие результаты классификации получены с помощью алгоритма, использующего в качестве признаков значения второй производной от оптической плотности на = 1778 и 2114 нм. |
Abstract (in another language): | The possibility of determining a grain corps having a different grinding by the diffuse reflection spectrum was experimentally confirmed. Combinations of optical densities and their second derivatives for the wavelengths of 1200, 1422, 1778, 1916, and 2114 nm were used as features describing the diffuse reflection spectra of wheat and oats of different milling and humidity in the near infrared range. Using the example of logistic regression, 20 classification models based on two features were constructed: 10 models for optical density and 10 models for the second derivative of the optical density corresponding to the selected wavelengths. The best classification results were obtained by an algorithm that used the values of the second derivative of optical density at 1778 and 2114 nm as features. |
URI: | http://elib.bsu.by/handle/123456789/218955 |
Appears in Collections: | Кафедра лазерной физики и спектроскопии (статьи) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Т. 86-1-ВоропайЕ.МишурнаяВ.ПроценкоС.pdf | 382,01 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.