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利用近红外光谱技术进行了柑橘货架期的快速鉴别模型的研究.在两个不同的时间采集从市场上购买的黄岩地区的32个柑橘(同一时间采摘)的近红外光谱,并将不同时间采集光谱时的柑橘的货架期分别定为1类和2类(间隔为10天),对不同货架期的柑橘样品光谱进行主成分特征提取,将提取的特征变量作为神经网络的输入,建立了基于主成分和神经网络的近红外光谱柑橘货架期的快速鉴别模型.所建模型对1类中7个样品货架期的鉴别结果中有4个样品的货架期预测准确率在90%以上;对2类中8个样品货架期的鉴别结果准确率均在90%以上.结果表明,近红外光谱技术可以很好地进行柑橘类水果的货架期的快速鉴别. 相似文献
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为实现对山核桃品种的快速鉴别,采集浙江临安山核桃、安徽宁国山核桃、美国山核桃和四川核桃共4种100个核桃样品的近红外光谱,对光谱数据进行了标准正态变量变换(standard normal variate transformation,SNV)预处理后,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)法实现了光谱的差异可视化,基本可实现4种山核桃的鉴别。为提高模型准确率,采用主成分分析降维后数据结合线性判别(PCA-LDA)的分类方法,该法对4种山核桃品种鉴别的校正集和验证集的分类准确度都达到了100%。结果表明,近红外光谱技术可实现对山核桃品种的快速鉴别。 相似文献
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利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对不同贮存温度下的蜂花粉进行鉴别.选择-20、4、15、25和40℃ 5个温度下分别贮存60d后的蜂花粉为研究对象.对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正(MSC)的预处理后进行主成分分析,选择4~20个主成分作为输入变量进行LS-SVM建模.模型预测参数比较结果显示,当主成分数取20时模型的预测效果最好,预测相关系数r2p≥0.9919,预测标准偏差(SEP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为1.7854和1.7675,优于偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,说明基于LS-SVM的可见-近红外光谱技术能够很好地对蜂花粉贮存温度进行检测. 相似文献
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鲜枣品种和可溶性固形物含量近红外光谱检 总被引:7,自引:3,他引:4
采用近红外光谱分析技术无损鉴别鲜枣品种和测定其可溶性固形物含量.对3个不同品种的鲜枣进行光谱分析,各获取30个样本数据.采用平滑法和多元散射校正方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据.将样本随机分成75个建模样本和15个预测样本,将建模样本的主成分数据作为BP神经网络的输入变量,鲜枣品种和可溶性固形物含量作为输出变量,建立3层人工神经网络鉴别模型,并用该模型对15个预测样本进行预测.结果表明,在阈值设定为±0.17的情况下该模型对预测集样本品种鉴别准确率达到100%,可溶性固形物含量预测值与实测值相对偏差小于10%. 相似文献
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苹果可溶性固形物含量的检测方法——基于可见光近红外光谱技术 总被引:3,自引:0,他引:3
为了快速检测苹果的可溶性固形物(SSC)含量,采用可见光近红外光谱技术,结合主成分分析(PCA)和BP神经网络技术,来建立苹果SSC的预测模型.获取苹果样本在345~1039 nm波段的漫反射光谱,采用DPS数据处理系统对其进行主成分分析,并提取出累计可信度大于95 %的5个新主成分.建立一个3层的BP神经网络模型,并将这5个新的主成分作为BP神经网络模型的输入量,其结果是98 %以上预测样本的预测相对误差在5 %以下.该研究表明,采用近红外光谱技术来建立苹果可溶性固形物的预测模型是可行的. 相似文献
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叶酸是一种重要的维生素,在日常饮食中人体摄入叶酸普遍不足。探索叶酸的快速检测手段,对富含叶酸食品的检测及其功能性产品的开发有重要的意义。该研究配置了20个浓度梯度的叶酸溶液,采用可见-近红外光谱仪获得了不同浓度下的透射光谱图。视浓度为外扰,应用二维相关光谱相关理论对叶酸溶液进行分析。结果表明,在可见光谱区内有3个较强的特征波,从强到弱依次为430、450和550 nm,并且在这些波段处的吸光度值与叶酸溶液的浓度呈线性相关,其相关系数在0.98以上;在短波近红外光谱区内有6个较明显的特征波,从强到弱依次为1 410、1 440、1 490、1 540、1 520和1 510 nm。该研究明确了在可见-近红外透射光谱作用下,叶酸溶液的敏感波段和敏感程度,为叶酸的快速检测提供了理论依据。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法,提出应用梨在可见/近红外光谱谱区的有效波长(EW)进行其品种鉴别的新方法.用210个样本作为建模定标集,30个样本进行预测.根据偏最小二乘法分析载荷图和回归系数图选择鉴别梨品种的有效波长,并建立EW与最小二乘支持向量机相结合的EW-LS-SVM模型,同时与应用逆反馈人工神经网络(BP-ANN)建立的EW-BP-ANN模型进行判别准确率的比较.结果表明,应用LS-SVM和BP-ANN建立的模型对建模样本和预测集样本的判别准确率分别为100%和93.3%.研究表明,应用EW-LS-SVM模型进行梨品种鉴别是可行的. 相似文献
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基于可见/近红外光谱的牡丹叶片花青素含量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
以开花初期不同品种牡丹叶片为研究对象,分析叶片花青素含量与反射光谱之间的相关关系,分别建立基于单波长、不同植被指数、相关系数大于0.52的可见光波段的叶片花青素含量预测模型。研究结果表明,牡丹叶片反射光谱与花青素含量的最大相关系数位于544 nm;以544 nm波长反射率及花青素反射指数(ARI)、调整花青素反射指数(MARI)为自变量建立的预测模型可以用于牡丹叶片花青素含量预测;以偏最小二乘回归(PLSR)构建的牡丹叶片花青素含量预测模型的建模和验模R2分别为0.873和0.811,RMSE为0.068μmol/g,RPD为2.352,是预测牡丹叶片花青素含量的最优模型。 相似文献
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酚类物质是评价葡萄成熟品质的重要指标,本文利用可见-近红外光谱技术结合化学计量学定量分析方法对葡萄皮总酚、籽总酚、皮单宁和籽单宁含量开展了无损检测研究。通过手持式可见-近红外光谱仪采集巨玫瑰葡萄波长400~1 029 nm范围内的漫反射光谱,采用SPXY算法将其划分为校正集和预测集,结合标准正态变换(Standard normal variate, SNV)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction, MSC)、一阶导数(First derivative, 1D)、二阶导数(Second derivative, 2D)、Savitzky-Golay卷积平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)和Savitzky-Golay卷积平滑+一阶导数(SG+1D)6种预处理方法以及偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLSR)、支持向量机回归(Support vector machine regression, SVR)和卷积神经网络(Convolutional neural networ... 相似文献
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为了提供果树精准肥水管理参考数据,进行了果树叶片SPAD值近红外光谱无损检测研究。采用反射方式,采集100片赣南脐橙叶片的可见近红外光谱;利用移动窗口偏最小二乘法结合遗传算法、连续投影算法筛选光谱变量,并建立偏最小二乘回归校正模型。采用移动窗口偏最小二乘法和连续投影算法组合筛选的39个光谱变量建立的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.898,模型预测SPAD值均方根误差为2.116。试验表明,应用可见近红外反射光谱技术结合化学计量学算法进行赣南脐橙叶片SPAD值无损检测是可行的。 相似文献
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利用近红外光谱技术结合一类支持向量机( OC - SVM)快速监测秸秆蛋白饲料固态发酵进程.首先获取发酵物样本在10000 ~4000cm-1波数范围内的近红外漫反射光谱并对其进行主成分分析,提取前7个主成分因子作为模型的输入变量,然后运用OC - SVM算法建立判别模型.在模型建立过程中,采用交互验证的方法优化OC - SVM模型的相关参数.实验结果表明,在相同的条件下,OC - SVM模型在处理失衡训练样本的问题上明显优于SVM模型,当训练集中目标类和非目标类样本数比为1∶8时,OC - SVM模型在验证集中的正确判别率达到85%. 相似文献
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