PT - JOURNAL ARTICLE
AU - Wu W. ., 
AU - Chen G. Y., 
AU - Kang R. ., 
AU - Xia J. C., 
AU - Huang Y. P., 
AU - Chen K. J., 
TI - КЛАССИФИКАТОР ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ЗАГРЯЗНЕНИЙ НА КУРИНЫХ ТУШКАХ В ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ, ОСНОВАННЫЙ НА АЛГОРИТМЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ПРОЕКЦИЙ И ЛИНЕЙНОЙ МНОГОФАКТОРНОЙ РЕГРЕССИИ
DP - 2025-03-12
TA - Журнал прикладной спектроскопии
SO - https://www.academjournals.by/publication/16430
AB - Разработан классификатор для автоматического обнаружения загрязняющих веществ на куриных тушках, основанный на алгоритме последовательных проекций (АПП) и многомерной линейной регрессии (МЛР) и использующий пороговое значение оптимальной производительности. Гиперспектральные изображения для калибровки и проверки получены с помощью гиперспектральных систем визуализации. Регрессионная модель классификатора создана на основе 12 характерных длин волн (505, 537, 561, 562, 564, 575, 604, 627, 656, 665, 670 и 689 нм), выбранных с помощью АПП. Оптимальный порог Т = 1 получен из анализа рабочей характеристики приемника. Классификатор АПП-МЛР показывает лучшие результаты в обнаружении загрязнений по сравнению с классификатором, основанным на АПП и частичной регрессии с использованием метода наименьших квадратов, и с классификатором на основе векторной машины, использующей метод наименьших квадратов. Количество истинно положительных решений, приближающееся к 100%, при ложных срабатываниях (0.392%) указывает на то, что классификатор АПП-МЛР может использоваться для эффективного обнаружения загрязняющих веществ на куриных тушках.