17 Liu Y. Xiao H. Hao Y. Ye L. Jiang X. Wang H. Sun X. бактерия Huanglongbing у цитрусовых спектроскопия комбинационного рассеяния света метод регрессии частных наименьших квадратов глубокое машинное обучение алгоритм последовательного проецирования 2020 2020-03-14 Журнал прикладной спектроскопии Спектроскопия комбинационного рассеяния света использована для обнаружения бактерии Huanglongbing и классификации заболеваний листьев цитрусовых. С помощью конфокального микрозондового КР-спектрометра SENTERRA получены спектры КР листьев цитрусовых, которые разделены на пять типов: слабое, умеренное, серьезное поражение бактерией Huanglongbing, дефицит питательных веществ и нормальный уровень. Фоновые изображения спектров определены различными методами. Для построения математической модели использованы метод регрессии частных наименьших квадратов (PLS-DA) и глубокое машинное обучение (ELM). Размерность данных уменьшена использованием анализа главных компонент (PCA) и алгоритма последовательного проецирования (SPA) с целью оптимизации и повышения точности классификации модели. Лучшей прогностической способностью обладает модель PLS-DA с числом входных переменных 1850 при двукратной полиномиальной подгонке вычтенных фонов лучше, точность распознавания 100%. https://www.academjournals.by/publication/15834 https://www.academjournals.by/files/15788