孙 俊，唐 凯，毛罕平，张晓东，武小红，高洪燕

基于MEA-BP神经网络的大米水分含量高光谱技术检测

孙 俊1,2，唐 凯1，毛罕平2，张晓东2，武小红1，高洪燕2

（1.江苏大学电气信息工程学院，江苏 镇江 212013；2.江苏大学 现代农业装备与技术教育部重点实验室，江苏 镇江 212013）

利用高光谱技术对储藏大米的水分含量进行检测。本实验以120 个大米样本为研究对象，采集所有大米样本的高光谱图像，利用多元散射校正的预处理方法对大米样本原始光谱数据进行降噪处理。由于原始高光谱数据量大且冗余性强，故利用逐步线性回归分析方法对预处理后的数据进行特征提取。最后建立BP神经网络的大米水分定量检测模型，由于建模效果没有达到预期目标，因此引入遗传算法（genetic algorithm，GA）和思维进化算法（mind evolutionary algorithm，MEA）优化BP神经网络的权值和阈值。对BP、GA-BP、MEA-BP 3 种大米水分预测模型进行比较，3 种模型的预测集决定系数都达到0.86以上，其中MEA-BP模型具有最佳的预测效果，预测集决定系数达到0.966 3，且均方根误差为0.81%。

高光谱；大米；水分含量；BP神经网络；遗传算法；思维进化算法

大米是重要的粮食作物，全球半数以上的人口以大米为主食[1]。大米安全度夏的水分含量标准一般认为是14.0%[2]，而据报道稻谷加工出的大米水分控制在14.5%～16.0%，能保证整精米率及保持米的质构和酶活力，增加米饭的食味品质[3-4]。目前，大米生产商对各种包装的成品大米一律注明保质期6 个月，这是很粗放、很不科学的[5]。储藏大米随着储藏条件和时间的变化表现出不同的水分散失率，因此参照固定值作为大米含水率无法满足大米安全储藏的要求，只有准确测量其含水率，才能优化选择储藏条件。……