種子活力無損檢測方法評價模型

瞿志杰,2，賈良權(quán)，祁亨年

(1.浙江農(nóng)林大學(xué) 信息工程學(xué)院，杭州 311300； 2.湖州師范學(xué)院 信息工程學(xué)院，浙江 湖州 313000)

種子活力水平對糧食生產(chǎn)至關(guān)重要，因此研究人員開發(fā)了各種各樣的種子活力檢測方法，包括有損檢測和無損檢測兩大類[1]。由于經(jīng)過有損檢測后的種子無法投入到農(nóng)業(yè)實際生產(chǎn)中，所以無損檢測方法受到了廣泛的關(guān)注，開發(fā)了大量的無損檢測方法，可依據(jù)檢測種子的特性不同分為基于光學(xué)特性、生理生化特性、外觀特性的三大類無損檢測方法。基于光學(xué)特性的無損檢測方法，包括近紅外光譜檢測法[2]、高光譜檢測法[3]、激光散斑技術(shù)檢測法[4]以及其他激光檢測方法；基于化學(xué)特性的無損檢測技術(shù)有電子鼻檢測法[5]、Q 2技術(shù)檢測法[6]、H2O2流速檢測法[7]以及TDLAS呼吸檢測法[8]；基于種子外觀特性的檢測技術(shù)主要是機器視覺檢測法[9]。

因為不同的用戶對檢測方法的需求不同，并且對檢測技術(shù)的各項指標(biāo)也有針對性要求。大量的檢測方法對使用者造成選擇的困難，需要一種評價模型為用戶提供決策指導(dǎo)。需求中包含定性和定量的指標(biāo)難以直接進行兩兩比較，僅憑傳統(tǒng)的經(jīng)驗判斷可能會導(dǎo)致結(jié)果誤差較大。本文提出了一種可以滿足用戶需求的評價應(yīng)用模型——整體量化考核模型，并通過對檢測方法擇優(yōu)實驗驗證了該模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，可幫助用戶更快速準(zhǔn)確地選擇活力測評方法。

1 整體量化考核模型原理

整體量化考核模型是一種可解決目標(biāo)多、定性多和層次多的擇優(yōu)模型，具有整體比較和量化考核的決策思想。在應(yīng)用過程中，由建立結(jié)構(gòu)量化考核、判斷量化考核、整體量化考核和綜合量化考核4個部分組成，最終以綜合量化總分最高者判定為最佳方案。

1.1 建立結(jié)構(gòu)量化考核

依據(jù)量化考核法對種子活力無損檢測技術(shù)進行分析與比較，并結(jié)合活力檢測法相關(guān)信息和影響要素進行層次結(jié)構(gòu)上的劃分。根據(jù)本文實際需求、目標(biāo)和評判要素可依次分為以下3部分。

1) 擇優(yōu)模塊：選擇最適合實際應(yīng)用的種子活力無損檢測方法。

2) 項目模塊：由近紅外光譜檢測法、高光譜檢測法、激光散斑檢測法等7種種子無損檢測方法組成。

3) 需求模塊：設(shè)備成本、操作難易度、耗費時間、實驗儀器大小以及檢測準(zhǔn)確率。

1.2 建立判斷量化考核

依據(jù)成對比較矩陣法可對需求模塊中各因素的相對重要性給出定量判斷，將定性比較問題轉(zhuǎn)變成定量比較問題，最后以矩陣的方式展現(xiàn)比較結(jié)果。當(dāng)量化結(jié)構(gòu)明確后，需要比較分析需求層各子模塊在擇優(yōu)模塊中所占的權(quán)重比。成對比較矩陣是表示需求模塊層所有因素針對項目模塊層某一個因素的相對重要性的比較。成對比較矩陣用Santy[10]的1～9標(biāo)度方法給出，成對比較陣標(biāo)度見表1：

表2 相關(guān)影響條件數(shù)值

方法設(shè)備成本/(萬元)操作難易度/(10級)耗費時間/s實驗儀器大小/(10級)檢測準(zhǔn)確率/%近紅外光譜檢測法3.006600.00004100[11]高光譜檢測法40.0060.00306100[12]激光散斑檢測法29.80510.0000460[13]電子鼻傳感器檢測法0.6771.00006100[14]Q2技術(shù)檢測法3.9046.0000360[6]非損傷微測技術(shù)200.009600.0000560[7]機器視覺檢測法1.5560.0001492[15]

表3 整體量化考核得分情況

方法設(shè)備成本操作難易耗費時間實驗儀器大小檢測準(zhǔn)確率近紅外光譜檢測法99.366.70.275100高光譜檢測法80.866.7100.025100激光散斑檢測法85.983.398.37560電子鼻傳感器檢測法100.550.099.825100Q2技術(shù)檢測法98.9100.099.010060非損傷微測技術(shù)0.516.70.25060機器視覺檢測法100.166.7100.07592

表1 成對比較陣標(biāo)度

重要性標(biāo)度含義1表示2個因素相比,具有同樣重要性3表示2個因素相比,一個因素比另一個因素稍微重要5表示2個因素相比,一個因素比另一個因素明顯重要7表示2個因素相比,一個因素比另一個因素強烈重要9表示2個因素相比,一個因素比另一個因素極端重要2,4,6,8上述兩相鄰判斷的中值倒數(shù)若元素i與元素j的重要性之比為 ,則元素j與元素i的重要性之比為qij=2qij

1.3 建立整體量化考核

設(shè)項目模塊中7種檢測方法(分別為B1、B2……B7)以及需求模塊的5個需求(分別為Z1、……、Zn)。需求模塊對應(yīng)的項目模塊的7種檢測方法都需要量化為具體數(shù)值，量化的方法可分為實際調(diào)研、兩兩比較法和準(zhǔn)則打分制。實際調(diào)研適用于價格、重量以及體積等客觀項，定量的子項目可以具體數(shù)值直觀的表達(dá)出來；兩兩比較法適合抽象或者主觀性強的子項目，將難以比較的定性問題進行數(shù)值量化；準(zhǔn)則打分制則適合無法直接定量和兩兩比較的子項目，通過實際需求設(shè)定得分準(zhǔn)則獲得綜合得分。本實驗采用實際調(diào)研可獲得各檢測技術(shù)所對應(yīng)子項目(設(shè)備成本、耗費時間和檢測準(zhǔn)確率)的量化數(shù)值，以及通過兩兩比較法獲得操作難易度和實驗儀器大小的量化數(shù)值如，且結(jié)果如表2所示：

整體量化考核則建立在將這些對應(yīng)的子項目都量化的前提下，Bnmax分別代表需求模塊層里5個子項目在項目模塊層中最大的數(shù)值，其他的數(shù)值通過下列公式獲得整體量化數(shù)值：

Bn=(Bn/Bnmax)×100

(1)

在實際應(yīng)用中要判斷需求模塊層中的子項目是否都成正相關(guān)，比如本實驗中設(shè)備成本、操作難易、耗費時間和實驗儀器大小的數(shù)值都應(yīng)越小越好，而檢測準(zhǔn)確率則應(yīng)該越高越好。可采用差值法解決子項目未能都成正相關(guān)的問題，公式如下：

Zn=Bnmax+Bnmix-Bn

(2)

Bn=(Bn/Z1max)×100

(3)

通過上述公式可以獲得各子項目對應(yīng)得分見表3。

1.4 綜合量化考核排序

綜合量化考核排序是對應(yīng)權(quán)值與整體量化考核各項得分積的排序，現(xiàn)在已經(jīng)求得需求層對擇優(yōu)層所有因素重要性的權(quán)值qn，就可以求得對應(yīng)權(quán)值qn和綜合量化考核值Wn，公式如下：

Wn=Bn×qn/n

(4)

綜合上述分析可得機器視覺檢測法為該實驗下的最優(yōu)方法。在需求層中不難發(fā)現(xiàn)設(shè)備成本、操作難易度、耗費時間以及實驗儀器大小都應(yīng)擇小為優(yōu)的思想，而檢測準(zhǔn)確率這一項則需擇大為優(yōu)。如果直接比較則會出現(xiàn)與其他準(zhǔn)則意圖產(chǎn)生相反的結(jié)果?？墒褂貌钪倒浇鉀Q該問題，使需求層各子項的數(shù)值都處于正相關(guān)。用戶在采用整體量化考核模型的過程中，對抽象問題采用兩兩比較、實際調(diào)研和準(zhǔn)則打分制的方法，可解決定性與定量不能直接比較的難題。為了驗證整體量化考核模型結(jié)果的準(zhǔn)確性，可采用層次分析模型進行對比驗證。

圖1 優(yōu)選檢測法層次圖

表4 種子無損檢測方法排名

排名無損檢測方法綜合得分1機器視覺檢測法462.832電子鼻傳感器檢測法461.963高光譜檢測法444.514Q2技術(shù)檢測法422.585激光散斑檢測法393.726近紅外光譜檢測法376.387H2O2流速檢測法133.15

2 層次分析模型驗證

層次分析模型是將一個復(fù)雜的多目標(biāo)決策選擇作為一個系統(tǒng)，將目標(biāo)分解為多個目標(biāo)，進而分解成多條件的若干層次，通過對定性指標(biāo)進行模糊量化法算出層次單排序(權(quán)數(shù))和總排序，以作為目標(biāo)(多指標(biāo))、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法，結(jié)果以權(quán)重最大者認(rèn)定為最優(yōu)方案。

2.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型

本實驗是從上述檢測技術(shù)中選擇一種最優(yōu)的檢測方法，評判要素需要從設(shè)備成本、操作難易度、耗費時間、實驗儀器大小以及檢測準(zhǔn)確率去分析，根據(jù)上述描述可以將其劃分為如圖1所示的層次結(jié)構(gòu)。

2.2 構(gòu)造判斷矩陣

根據(jù)層次分析法對準(zhǔn)則層各子項的相對重要性分別進行判斷，將定性比較問題轉(zhuǎn)化成定量的數(shù)值，以判斷矩陣的方式表達(dá)出各因素之間的重要性。當(dāng)各層之間關(guān)系確立后，需要判斷準(zhǔn)則層各元素在目標(biāo)層中各元素所占的權(quán)重。以及目標(biāo)層的因素Z與下層準(zhǔn)則層的各因素(A 1，A 2，A 3，A 4，A 5)之間的重要性，可以通過該聯(lián)系構(gòu)造判斷矩陣(表5)。

準(zhǔn)則層的各因素與下層方案層的各因素(B1，B2，…，Bn)之間的重要性，通過構(gòu)造目標(biāo)層對方案層的判斷矩陣(表6)。

2.3 層次總排序

經(jīng)過對各層次的判斷矩陣構(gòu)造，可獲得上一層次對本層次所有因素重要性的權(quán)值，并求得層次總排序。通過將層次總排序從上至下逐層計算，可求得各層次上元素相對于總目標(biāo)的數(shù)值如表7以及各方法排名(表8)。

表5 準(zhǔn)則層對目標(biāo)層的權(quán)重

表6 目標(biāo)層對方案層的權(quán)重

目標(biāo)層方案層A1A2A3A4A5B10.16120.14810.00030.15790.1748B20.14740.14810.20100.10530.1748B30.15570.18520.19770.15790.1049B40.17940.11110.20070.10530.1748B50.17680.22220.19900.18420.1049B60.00080.03700.00030.13160.1049B70.17870.14810.20100.15790.1608

表7 方案層對總目標(biāo)的權(quán)值

權(quán)植B1B2B3B4B5B6B7Z0.13220.16640.14940.17080.16110.04780.1722

表8 種子無損檢測方法排名

排名無損檢測方法權(quán)重比1機器視覺檢測法0.17222電子鼻傳感器檢測法0.17083高光譜檢測法0.16644Q2技術(shù)檢測法0.16115激光散斑檢測法0.14946近紅外光譜檢測法0.13227H2O2流速檢測法0.0478

綜合上述可以得出機器視覺檢測法為本模型下最優(yōu)方法，分析后的結(jié)果與整體量化考核模型一致。

3 分析與討論

經(jīng)過整體量化考核模型的測試以及層次分析模型的驗證，可以得到該示例下一致認(rèn)同的最優(yōu)方法為機器視覺檢測法。整體量化考核模型通過兩兩比較法、整體量化法和準(zhǔn)則打分制的方法，解決了定性與定量條件的轉(zhuǎn)換問題。通過建立矩陣判斷、整體量化考核以及綜合量化排序三步驟，解決了定性與定量的比較障礙難題。整體量化考核模型可以構(gòu)建模塊子項目間的聯(lián)系，并且獲得單個子項目在整體中的得分排序。與層次分析模型相比，兩兩比較法和整體量化法不僅可以縮短計算量，還可以區(qū)分相近度高的擇優(yōu)目標(biāo)。此外，量化考核模型通過設(shè)定子需求層，將需求分為更多層次逐個量化疊加可以解決更繁復(fù)的擇優(yōu)問題。

層次分析模型大部分應(yīng)用在擇優(yōu)問題，卻無法作為分類模型。整體量化考核模型不僅在擇優(yōu)問題上適用，還可以依據(jù)應(yīng)用的實際需求設(shè)定等級界限成為分類模型。打破了傳統(tǒng)層次分析模型的應(yīng)用局限，解決了多目標(biāo)擇優(yōu)選擇難題。綜合上述，整體量化考核模型不僅可以廣泛應(yīng)用于擇優(yōu)與分類問題中，還可以解決層次分析模型只能對小樣本進行建模的問題。

4 結(jié) 論

通過分析實驗案例的結(jié)果，確定了量化考核模型在選擇檢測技術(shù)的示例上的可行性，解決了原本難以判斷的定性問題以及各準(zhǔn)則之間的差異性問題。結(jié)果表明，整體量化考核模型可以建立信息間的聯(lián)系，并且經(jīng)過層次分析模型的對比驗證發(fā)現(xiàn)整體量化考核模型有效可行。雖然現(xiàn)下各領(lǐng)域已有較多的種子活力無損檢測，但傳統(tǒng)的層次分析模型在實際操作中仍具有一定的應(yīng)用難度。本文提出的整體量化考核模型可優(yōu)化多目標(biāo)擇優(yōu)選擇難題，為難以定性判斷、用經(jīng)驗難以把控、力圖快速選擇實驗方案等問題提供了新穎的解決途徑。