本研究由黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院的Dongfeng Yang（通讯作者）与工程学院的Jun Hu合作完成，发表于2025年的《Expert Systems with Applications》期刊（288卷，文章编号128265）。该研究聚焦农业质量评估领域，针对传统玉米品种鉴定方法效率低、样本量需求大等问题，提出了一种结合近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy, NIR）特征选择与改进堆叠稀疏自编码器（Improved Stacked Sparse Autoencoder, ISSAE）的小样本分类模型，为农作物品种快速无损检测提供了新思路。
学术背景
玉米作为全球主要粮食作物，其种子质量直接影响农业生产。传统鉴定方法（如形态学分析、DNA分子标记）存在主观性强、耗时长等缺陷。近红外光谱技术凭借快速、无损、无需预处理等优势，在农业领域展现出潜力。然而，深度学习模型通常需要大量训练样本，而NIR样本采集受限于实验材料制备成本。为此，本研究旨在开发适用于小样本NIR数据的分类模型，通过融合特征波长选择与深度学习方法，实现玉米品种的高精度识别。
研究流程
1. 数据采集与预处理
- 样本：收集13个玉米品种共276份种子样本（如表1所示），使用德国Bruker Tango NIR光谱仪采集11,550–3,950 cm⁻¹范围内的光谱数据（分辨率8 cm⁻¹，每样本1,845个数据点）。
- 预处理：对比Savitzky-Golay平滑（SG）、高斯滤波（GS）、标准正态变量变换（SNV）等方法的降噪效果，最终确定GS-MSC（高斯滤波结合多元散射校正）为最优预处理组合，支持向量机（SVM）验证其分类准确率达91.7%。
2. 特征波长选择
- 改进的逆向间隔偏最小二乘法（IBIPLS）：
- 将全光谱划分为10–100个等宽区间，通过交叉验证筛选最优区间数（n=70），保留789个特征波长（占原始变量的42.7%）。
- 与传统竞争性自适应重加权采样（CARS）相比，IBIPLS在保留功能组（如C-H、O-H、N-H）相关波段方面更具优势，PLS模型相关系数达0.9589，交叉验证均方根误差（RMSEcv）为1.1097。
3. ISSAE模型构建与优化
- 网络结构：采用两隐藏层设计，通过贪婪逐层训练与监督微调结合的策略：
- 稀疏约束：引入KL散度惩罚项（稀疏参数ρ=0.1），限制神经元平均激活率。
- 损失函数：融合重构误差与交叉熵损失（公式10），提升分类性能。
- 参数优化：测试不同隐藏层节点数（20–200）与ρ值（0.001–1），确定最优配置为130个节点，测试集准确率达98.91%。
4. 模型对比与验证
- 对比模型：包括K最近邻（KNN）、SVM、BP神经网络及一维卷积神经网络（1D-CNN）。
- 性能指标：IBIPLS-ISSAE-2的加权平均准确率（98.91%）、精确率（98.91%）、召回率（99.07%）均显著优于其他模型（如IBIPLS-BP准确率94.57%）。
- 统计检验：McNemar检验与配对t-test证实IBIPLS-ISSAE-2的分类性能显著提升（p<0.05），且置信区间更窄（95% CI: 95.09%–98.39%）。
主要结果与逻辑关联
- 特征选择有效性：IBIPLS筛选的789个波长中，80%位于功能组特征峰范围内（如5,062.57 cm⁻¹对应O-H组合频），Shapley值分析显示前20重要波长中8个与N-H/O-H相关，验证了化学组分的 discriminative 贡献。
- 小样本适应性：ISSAE通过半监督学习缓解梯度消失问题，两隐藏层结构在样本量不足时表现优于三层网络（准确率差距达16.3%）。
- 泛化性能：模型对类别不平衡数据（如品种1和10样本量较大）仍保持高召回率，仅1例误分类（品种8→6）。
结论与价值
- 科学价值：
- 提出IBIPLS-ISSAE框架，为小样本NIR分类问题提供方法论创新。
- 揭示玉米种子光谱特征与化学组分的映射关系，深化农业光谱分析理论。
- 应用价值：
- 实现玉米品种98.91%的准确识别，耗时仅17.4秒/样本，适用于现场快速检测。
- 为其他农作物（如小麦、大豆）的品质监测提供可扩展模型。
研究亮点
- 方法创新：
- IBIPLS通过动态调整光谱分段数（n）与评估指标E=r/RMSEcv，优化特征选择效率。
- ISSAE首次在NIR分析中融合KL稀疏约束与交叉熵监督，提升小样本下的特征抽象能力。
- 技术突破：
- 模型复杂度（1.73×10⁶参数）与预测速度（620样本/秒）的平衡，优于传统BP神经网络。
- 跨学科融合：结合化学计量学（PLS）、深度学习（自编码器）与农业科学，推动智能农业装备研发。
其他价值
- 数据可用性：研究数据可通过请求获取，支持后续算法优化。
- 局限性：ISSAE参数调优依赖网格搜索，未来可引入元学习（Meta-Learning）进一步提升效率。
本研究通过多学科交叉创新，为农业质量评估的智能化转型提供了关键技术支撑，其方法论框架亦可迁移至食品、药品等领域的快速检测场景。