| 基于高光谱成像技术生长发育后期苹果糖度的无损检测 |
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| 引用本文： | 孟田源,王转卫,迟 茜,等.基于高光谱成像技术生长发育后期苹果糖度的无损检测[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2016,44(6):228-234. |
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| 作者姓名： | 孟田源 王转卫 迟 茜 等 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学 机械与电子工程学院,西北农林科技大学 机械与电子工程学院,西北农林科技大学 机械与电子工程学院 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目（2015BAD19B03）；国家级大学生创新创业训练计划项目(201410712021) |
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| 摘 要： | 【目的】研究应用高光谱成像技术无损检测生长发育后期苹果糖度的可行性。【方法】以生长发育后期的"富士"苹果为对象,基于采集到的波长900~1 700nm高光谱数据,建立预测苹果糖度的偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)模型,并比较主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)2种数据压缩或特征波提取方法对预测模型精度的影响。【结果】采用PCA方法可将全光谱压缩至9个主成分,采用SPA从全光谱的230个波长中提取出了13个特征波长,两者相比,SPA能更有效地提高模型预测能力。预测生长发育后期苹果糖度的最佳模型为基于SPA的PLS模型,其预测集相关系数为0.945,均方根误差为0.628°Brix。【结论】高光谱图像技术可以用于生长发育后期苹果糖度的无损检测,该技术的应用将有助于指导苹果的种植和适时采收。
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| 关 键 词： | 高光谱成像技术 苹果糖度 无损检测 |
| 收稿时间： | 2015/12/31 0:00:00 |
Hyperspectral imaging based non-destructive prediction of soluble solids content in apples at late development period |
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| MENG Tianyuan,WANG Zhuanwei and CHI Qian,et al.Hyperspectral imaging based non-destructive prediction of soluble solids content in apples at late development period[J].Journal of Northwest Sci-Tech Univ of Agr and,2016,44(6):228-234. |
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| Authors: | MENG Tianyuan WANG Zhuanwei and CHI Qian |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral imaging soluble solids content in apple non-destructive prediction |
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