本发明涉及检测技术领域,尤其涉及早期鸡胚雌雄识别的方法。主要包含以下步骤:通过光谱检测系统采集鸡种蛋的光谱数据;采用Kennard‑Stone法将光谱差异较大的样本选入训练集;初选波段,去除部分冗余信息,对光谱进行初步降维;采用多元散射校正对所选波段的光谱数据进行处理得到预处理后的数据;选用CARS或SPA方法对预处理后的数据进行筛选,选出反映雌雄差异的特征波长,优化模型的输入变量;采用极限学习机中的三种激活函数sig、sine和hardlim,让隐含层神经元个数从20到1500以20步长进行寻优,寻找测试误差最低时的隐含层神经元个数和激活函数,建立判别模型;采用GA算法优化判别模型。本发明提供了一种智能化的无损检测方法,提高模型的精度和适用性。
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