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赣南脐橙可溶性固形物近红外光谱在线无损检测 总被引:1,自引:0,他引:1
通过应用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机等算法,探索脐橙可溶性固形物含量在线无损检测的可行性。139个样本被分成建模集和预测集(103∶36),分别用于建立检测模型和验证检测模型的预测能力。漫透射近红外光谱,经过一阶微分、多元散射校正和移动窗口平滑组合预处理后,分别建立了偏最小二乘、偏最小二乘支持向量机模型,经比较发现,偏最小二乘支持向量机模型的预测能力更强,模型预测的均方根误差和相关系数分别为0.6423%、0.9059。通过对比发现,主成分分析和径向基函数有利于提高最小二乘支持向量机模型的预测能力。结果表明:采用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机算法能够很好地实现脐橙可溶性固形物含量的在线无损检测。 相似文献
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柑桔叶片可溶性糖近红外检测非线性模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了监督柑桔叶片是否缺乏营养元素,对叶片可溶性糖进行分析。采用近红外光谱技术结合误差反馈神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定量剖析非线性模型,运用主成分分析(PCA)进行数据压缩、无信息变量消除算法(UVE)和连续投影算法(SPA)进行有效波段筛选的方法来优化模型的输入变量,提高了模型检测精度。同时,利用Savitzke-Golay平滑(S-G)、多元散色校正(MSC)、导数和基线校正(Baseline)等预处理方法进行数据变换,来确定最佳建模方法。结果表明:波长筛选能优化模型,并提高运算速度,其中PCA优化效果最为明显,可溶性糖的相关系数Rp达到最大为0.91,均方根误差RMSEP最小为4.82,显著提高了模型的检测精度和稳健性,经过优化的输入变量所建模型,能够满足定量检测的要求,具有一定的可行性。 相似文献
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柑桔黄龙病近红外光谱无损检测 总被引:3,自引:1,他引:2
为探讨快速无损检测柑桔黄龙病的可行性,应用近红外光谱技术结合机器学习方法进行研究。在4000~9000cm-1光谱范围内,采集黄龙病、缺素和健康3类叶片样本的近红外光谱。采用一阶导数、平滑和多元散色校正组合的光谱预处理方法,消除光谱的基线漂移和散射效应。分别对偏最小二乘判别模型(PLS-DA)的主成分因子数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量数量、核函数类型及其参数进行了优化,建立了PLS-DA和LS-SVM模型。采用预测集样本,评价模型的预测能力,经比较,采用11个主成分得分向量为输入、线性核函数和惩罚因子为2.25的LS-SVM模型预测效果最佳,模型误判率为0。结果表明采用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机进行柑桔黄龙病无损检测是可行的。 相似文献
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高光谱成像技术结合了光谱学和成像技术的主要优势,可以同时获得一个样本的空间分布及物理和化学性能,是水果无损检测的发展趋势。为此,主要介绍了高光谱成像原理、装置、数据处理方法,以及国内外水果内外品质无损检测的应用,并对高光谱成像技术在水果无损检测中的不足及未来趋势进行了分析。 相似文献
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南丰蜜桔可溶性固形物近红外特征波段选择 总被引:1,自引:5,他引:1
探讨了在350~1 800 nm波段范围内不同光谱预处理方法对提高模型预测能力和稳定性的作用,但其效果不如间隔偏最小二乘法显著.通过间隔偏最小二乘特征波段选择方法,确定了南丰蜜桔可溶性固形物特征波段为:642~787 nm、861~1 006 nm、1 080~1 152 nm和1 226~1 371 nm.采用30个未参与建模的南丰蜜桔样品,预测特征波段建模模型,预测模型的相关系数为0.95,预测均方根误差为0.55°Birx.结果表明:近红外光谱技术结合间隔偏最小二乘特征波段选择方法,可以提高南丰蜜桔可溶性固形物无损检测数学模型预测能力和稳健性. 相似文献
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芝麻油掺伪的近红外透射光谱检测技术 总被引:2,自引:0,他引:2
采用近红外光谱技术结合间隔偏最小二乘法分别建立芝麻油中掺入大豆油、玉米油和花生油的定量检测模型。实验配制不同比例的掺假芝麻油混合样品,采集样品在4 000~12 000 cm-1范围内的近红外透射光谱,把数据分为校正集与预测集。将4 420~12 000 cm-1波段的光谱进行各种预处理,最佳方法为平滑预处理,并利用间隔偏最小二乘波长筛选法(iPLS)选取光谱特征波段,最后采用偏最小二乘法建立掺假芝麻油的定标模型。结果显示:3种掺假芝麻油的PLS模型预测相关系数分别达到0.998、0.999、0.999,预测均方根误差分别为0.24%、0.24%和0.19%,具有较高的预测精度。实验证明近红外光谱技术对芝麻油掺假的快速检测具有可行性。 相似文献
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应用近红外漫反射技术探讨水果糖分含量检测方法并建立其光谱漫反射测量系统,重点对0,2,4 mm和6 mm 4种不同测量距离对苹果糖分含量无损检测的影响分析.试验结果为:当光纤贴紧苹果表面(0 mm测量距离)时建立的校正方程对未知样品的预测效果最好.利用主成分回归多元校正技术,建立在0 mm时红富士苹果样品糖分含量的预测数学模型,其样品预测值和实测值之间的相关系数为0.844,标准校正误差(SEC)为0.729,标准预测误差(SEP)为0.864,偏差(Bias)为0.318.通过本次试验研究表明,应用近红外光谱漫反射技术进行苹果糖分含量无损检测具有可行性,并得到了较为满意的预测效果. 相似文献
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