《表5 基于NRS-RF-1和SPA-RF模型的敏感性和特异性指标统计结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于近红外光谱及邻域粗糙集算法的稻谷贮藏品质无损鉴别》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

加粗数据表示敏感性和特异性指标的分布范围。

选取NRS-RF-1和SPA-RF模型通过敏感性和特异性指标的计算结果进一步比较模型性能。由表5可知，NRS-RF-1和SPA-RF模型校正集敏感性和特异性指标分布在0.96～0.99和0.92～0.99，没有明显差异，分类结果较为理想。测试集中，NRS-RF-1模型评价指标分布在0.93～0.98，具有较理想的模型稳定性，而SPA-RF模型的分类准确性和稳定性均出现下降趋势（0.88～0.98）。由此可知，SPA-RF模型针对稻谷样品贮藏品质的整体分类性能同样不及NRS-RF-1模型的鉴别结果，利用NRS算法优选的10个光谱特征波长结合RF算法建立的NRS-RF-1模型用于稻谷样本贮藏品质的鉴定是可行的。