劉九材 高楊

摘 要：采用連續(xù)投影算法（SPA）和模擬退火算法（SAA）特征波長選取方法，對阿克蘇冰糖心蘋果、天水花牛蘋果、甘肅靜寧蘋果進(jìn)行波長選擇，并結(jié)合均值中心化、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換、多元散射校正和二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行K最近鄰（KNN）建模分析。結(jié)果表明，SPA結(jié)合預(yù)處理建立的模型預(yù)測精度達(dá)到91%以上，SAA稍次、預(yù)測精度在86%，SPA結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)建模預(yù)測精度能達(dá)到98%;SAA將全部256個波長減少到10個，SPA普遍減少到31個，均有效簡化了建模復(fù)雜度。因此，2種特征選擇方法篩選蘋果特征波長是可行的。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí);高光譜;蘋果;光譜預(yù)處理

中圖分類號 S66 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-7731（2022）10-0052-03

Analysis of Continuous Projection Algorithm and Simulation Annealing Algorithm in Apple Variety Classification Model

LIU Jiucai? ?GAO Yang

（College of Information Engineering， Tarim University， Alar 843300， China）

Abstract： Continuous projection algorithm （SPA） and simulated annealing algorithm （SAA） were used to select the wavelength of Aksu rock sugar core apple， Tianshui flower Niu apple and Gansu Jingning apple， and K-nearest neighbor （KNN） modeling was carried out by means of mean centralization， standard normal transformation， multivariate scattering correction and second derivative. The results show that in terms of modeling accuracy， the prediction accuracy of SPA combined with pretreatment model is 91%， the slightly prediction accuracy of SAA is 86%， and the prediction accuracy of SPA combined with second derivative modeling can reach 98%. In terms of characteristic wavelength selection， SAA reduces 10 of all 256 wavelengths， and SPA generally reduces 31， which effectively simplifies the modeling complexity. Therefore， two feature selection methods are feasible to screen apple characteristic wavelengths.

Key words： Machine learning; Hyperspectral; Apple; Spectral pretreatment

高光譜技術(shù)因“圖譜合一”等特點而被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品安全等諸多領(lǐng)域。目前，國內(nèi)外眾多專家學(xué)者利用高光譜進(jìn)行了溫室黃瓜病害早期檢測[3]，大米種類鑒別[4]，高粱摻假無損檢測[5]，互米花草營養(yǎng)成分反演[6]，綠蘿葉綠素含量檢測[7]以及牛肉品質(zhì)檢測[8]等內(nèi)外品質(zhì)的檢測。使用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行蘋果品種的分類也是可行的。

然而，在實際模型建立過程中，使用全部波長建模存在運算量過大、建模時間過長等問題，此外光譜數(shù)據(jù)的噪音問題也影響著模型的準(zhǔn)確度。為此，本研究采用連續(xù)投影算法和模擬退火算法2種光譜選擇算法進(jìn)行對比，以期選擇出可以有效對蘋果近紅外的特征波長進(jìn)行優(yōu)選，減少噪音對模型的干擾，簡化模型復(fù)雜度，提高蘋果分類模型精度的算法。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器 試驗材料選用阿克蘇地區(qū)紅旗坡冰糖心、甘肅天水花牛、甘肅靜寧3個品種的蘋果。冰糖蘋果采自阿克蘇紅旗坡，2021年11月采摘，天水花牛與甘肅靜寧采購于當(dāng)?shù)毓r(nóng)，采購時間為2021年11月。采購后在3種蘋果中選擇出大小均勻、完好無損的蘋果共254個（冰糖心144個，花牛86個，靜寧24個）。光譜采集采用的高光譜分選系統(tǒng)是北京卓立漢光公司的蓋亞高光譜分選儀（采集波段為900～1700nm、共256個波段、分辨率5nm）。使用ENVI5.3進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)提取，采用Python 3.7.3建模處理。

1.2 光譜采集方法 光譜采集前將蘋果放于室內(nèi)24h，保證蘋果溫度一致，之后對蘋果進(jìn)行擦拭、標(biāo)號。采集光譜數(shù)據(jù)時，蘋果赤道面垂直于載物臺，為取得蘋果赤道面光譜數(shù)據(jù)，實驗對每個蘋果均采集2次光譜圖像，第1次采集蘋果著色面（紅顏色較多），第2次采集陰暗面（以黃綠色為主）。經(jīng)過多次試驗，高光譜設(shè)備參數(shù)為：起點位置為5cm，總行程為30cm，傳送帶前進(jìn)速度為1.3cm/s，光譜相機(jī)高度為42cm，相機(jī)曝光時間為33ms。最后對采集到的光譜圖像進(jìn)行黑白校正：

[R=I-BW-B]

式中：R為校正后圖像，B為原始圖像。

1.3 特征波長選擇方法

1.3.1 連續(xù)投影算法 連續(xù)投影算法（SPA）是一種前向循環(huán)的變量選擇方法[11]。算法核心是維護(hù)1個特征集合，初始選擇1個波長之后每次循環(huán)都對集合外的波長進(jìn)行投影，對其中投影向量最大且與特征集內(nèi)波長共線性最小的波長選入特征集合。共線性評價選擇對待選波長進(jìn)行偏最小二乘（PLS）建模以RMSE為評價標(biāo)準(zhǔn)，選取其中RMSE最小的波長。

1.3.2 模擬退火算法 模擬退火算法（SAA）是一種模擬固體降溫過程中內(nèi)部變化規(guī)律進(jìn)行優(yōu)化的方法[12]。SAA算法進(jìn)行優(yōu)化的原理是固體隨著溫度的下降逐步趨于一種低內(nèi)能的狀態(tài)[13]。算法模擬溫度下降過程，以溫度T為控制參數(shù)，目標(biāo)函數(shù)值為固體內(nèi)能，隨著溫度T的逐漸下降，使固體內(nèi)能逐漸趨于全局最小。SAA算法可以用來解決最優(yōu)化問題。

2 結(jié)果與分析

2.1 異常值剔除 對于254個蘋果樣本，采用馬氏距離法進(jìn)行異常樣本剔除，硬閾值設(shè)置為e=1.7。經(jīng)過處理后，剔除12組蘋果樣本，對剩下的242組蘋果樣本進(jìn)行分析。

2.2 光譜預(yù)處理 由于設(shè)備本身以及采集系統(tǒng)所在外部環(huán)境的影響，采集到的光譜數(shù)據(jù)會出現(xiàn)噪音，對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理可以消除掉一些不良噪音。本文采用均值中心化、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（SNV）、多元散射校正（MSC）和二階導(dǎo)數(shù)分別對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，之后對處理后的光譜進(jìn)行波段篩選。

2.3 測試集與建模集劃分 對于剩下的242組蘋果樣本進(jìn)行訓(xùn)練集和測試集的劃分，使用SPXY方法按訓(xùn)練集與測試集（3∶1）的比例進(jìn)行劃分，其中訓(xùn)練集181個，測試集61個（見表1）。

2.4 特征波段的選取 對于蘋果樣本光譜數(shù)據(jù)，全部光譜范圍在900～1700nm，共包含256個波數(shù)點。使用SPA與SAA分別對經(jīng)過預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征波段提取。

2.4.1 連續(xù)投影算法選擇特征波段 使用SPA算法對原始光譜數(shù)據(jù)和預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行波段篩選，結(jié)果如表2所示。圖1是SPA算法對原始光譜進(jìn)行篩選過程中的RMSE的變化曲線，從圖1可以看出，RMSE曲線呈下降趨勢，并于35之后逐漸趨于平緩。

2.4.2 模擬退火算法選擇特征波段 根據(jù)SAA算法原理，冷卻進(jìn)度表的設(shè)計直接影響到算法性能。通過多次測試最終參數(shù)設(shè)置如下：T0=2000℃，Te=1℃，α=0.99，Lk=200。SAA的RMSE隨初始溫度的變化情況及衰減因子的變化情況如圖2、圖3所示。從圖2、圖3可以看出均呈下降趨勢。

2.5 建模比對 為了對比SPA算法和SAA算法在阿克蘇冰糖心、天水花牛和甘肅靜寧蘋果分類模型的處理效果，使用KNN來建立模型對比分析。由于SAA算法的隨機(jī)優(yōu)化特性，因此選擇進(jìn)行5次優(yōu)化取平均值作為結(jié)果，建模效果如表2所示。結(jié)合表1和表2可以看出，SPA和SAA對蘋果的特征波長篩選有著明顯的效果。從全部的256個波段使用SPA算法結(jié)合預(yù)處理能夠減少到31個，其中結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)能夠減少到20個，預(yù)測準(zhǔn)確率提高至98%，R2從最低0.341增加至0.815。使用SAA算法結(jié)合預(yù)處理方法均減少到10個，預(yù)測準(zhǔn)確率能夠提高4個百分點，R2從0.341最低增加至0.702。對比SAA和SPA算法，SAA篩選的特征波長數(shù)遠(yuǎn)低于SPA篩選的個數(shù)，但在預(yù)測準(zhǔn)確率和R2對比各種預(yù)處理方法建模后的結(jié)果，SPA算法優(yōu)于SAA算法。

3 結(jié)論

利用高光譜技術(shù)來進(jìn)行蘋果品種鑒定，分析對比2種不同的特征波長選擇算法建模，結(jié)果表明，SPA與SAA都可以有效地篩選出特征波段。此外，對比結(jié)果可以得出，SPA算法相比SAA算法能夠更有效地提高的模型，使用SPA算法進(jìn)行處理，模型預(yù)測準(zhǔn)確率均在90%以上，其中SPA+二階導(dǎo)數(shù)+KNN預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到98.3%，R2=0.963。SAA算法最優(yōu)模型是結(jié)合均值中心化建模，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到93.4%，R2=0.852。綜合來看，SPA算法更適合篩選蘋果特征波長。

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（責(zé)編：張宏民）