特征波长筛选在近红外光谱测定梨硬度中的应用

被引：14

作者：

朱伟兴 ^{[1
]}

江辉 ^{[1
]}

陈全胜 ^{[2
]}

机构：

[1] 江苏大学电气信息工程学院

[2] 江苏大学食品与生物工程学院

来源：

农业工程学报 | 2010年 / 26卷 / 08期

关键词：

近红外光谱; 联合区间偏最小二乘; 遗传算法; 硬度; 梨;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS255.7 [果蔬加工品标准与检验];

学科分类号：

摘要：

为了提高应用近红外光谱分析技术快速测定梨硬度的精度和稳定性,该研究采用联合区间偏最小二乘和遗传算法(siPLS-GA)在校正模型中用来筛选特征光谱区域和波长,通过交互验证法确定模型的主成分因子数和筛选的波长,并以预测均方根误差(RMSEP)和相关系数(Rp)作为模型的评价标准。基于siPLS-GA的最优模型包含4个光谱区、96个变量和10个主成分因子。该模型结果显示:最佳预测模型相关系数(Rp)和RMSEP分别为0.9083和0.5573。研究结果表明,近红外光谱技术结合siPLS-GA建模用于无损、快速测定梨的硬度是可行的。

引用

页码：368 / 372

页数：5

共 11 条

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