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iPLS-SPA变量选择方法在螺旋藻粉无损检测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
该文研究了基于可见-近红外光谱技术的螺旋藻粉类别无损检测方法。采用簇类独立软模式法(SIMCA)建立可见-近红外光谱模型。全波段光谱所建立的模型得到了93.33%的预测集正确率。文章提出了基于间隔偏最小二乘法(iPLS)和连续投影算法(SPA)的组合光谱变量选择方法进行有效波长的选择。该方法从全波段675个变量中选择了5个最优的有效波段,并且得到了96.67%的预测集正确率。和基于全波段光谱、可见光波段光谱和近红外波段光谱进行SPA运算相比,基于iPLS的SPA运算可以有效减少计算时间。研究表明可见-近红外光谱可以用于对螺旋藻粉类别进行无损检测,同时iPLS-SPA是一个有效的光谱变量选择方法。  相似文献   
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基于近红外光谱技术的大米品种快速鉴别方法   总被引:16,自引:7,他引:9  
为探索大米无损检测技术,提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴别大米品种的新方法。首先采用主成分分析法对大米品种进行聚类,然后利用小波变换技术提取光谱特征信息,把光谱特征信息作为人工神经网络的输入建立品种识别模型,对大米品种进行鉴别。从每种大米60个样本共计180个样本中随机抽取150个样本(每种50个样本)用来建立神经网络模型,剩下的30个大米样本用于预测。品种识别准确率达到100%。说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为大米的品种鉴别提供了一种新方法。  相似文献   
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