一种适应的部分最小平方回归方法,通过高光谱成像对蛋生育率进行分类
Adeyemi O Adegbenjo1,2, Li Liu1, Michael O Ngadi1
1Department of Bioresource Engineering, McGill University, 21111 Lakeshore Road, Ste-Anne-de-Bellevue, Montreal, QC H9X 3V9, Canada.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 13, 2024
概括
部分最小平方回归 (PLS) 准确地区分使用高光谱成像的肥沃和非肥沃的蛋. 这种化学测量方法为卵子生育率歧视提供了可靠的方法,实现了高的真实阳性率.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 化学测量 化学测量 化学测量
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 部分最小平方回归 (PLS) 是一种经常用于化学测量的预测建模技术.
- 虽然最初不是为分类而设计的,但PLS在歧视任务中取得了成功.
- 与PLS相比,PCA和k-means等非监督方法在歧视方面效果较差.
研究的目的:
- 评估部分最小平方 (PLS) 回归在分辨肥育卵和非肥育蛋的有效性.
- 将PLS回归应用于高光谱成像数据以评估生育能力.
- 为了证明适应性PLS方法对分析蛋生育能力的适应性.
主要方法:
- 蛋的高光谱图像 (白色和棕色) 在化0-4天的NIR区域 (900-1700nm) 捕获.
- 从一个感兴趣的区域提取了光谱信息,并平均传输特征.
- 基于PLS回归的移动值技术被用于歧视.
主要成果:
- 该技术实现了高的真实阳性率 (TPRs) 的高达100%的优异性,从非肥沃的蛋.
- 在0.50和0.85.5之间的选定值中观察到有效的歧视.
- 该方法在不同化日间表现出精确性.
结论:
- 拟议的部分最小正方形 (PLS) 回归技术使用高光谱成像技术准确地区分肥沃和非肥沃的蛋.
- 适应性PLS方法适用于基于高光谱成像的蛋生育数据分析.
- PLS回归为卵子生育能力歧视的非监督方法提供了可取的替代方案.
