基于高光谱的油茶籽内部品质检测最优预测模型研究

被引：15

作者：

蒋蘋 ^{[1
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]}

罗亚辉 ^{[1
]}

胡文武 ^{[1
]}

廖敦军 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南农业大学工学院

[2] 湖南省现代农业装备工程技术研究中心

来源：

农机化研究 | 2015年 / 37卷 / 07期

关键词：

高光谱; 油茶籽; 脂肪酸; 预测模型;

D O I：

10.13427/j.cnki.njyi.2015.07.013

中图分类号：

S565.4 [油菜籽（芸薹）];

学科分类号：

摘要：

以油茶籽中油酸、亚油酸、棕榈酸为研究对象,寻求一种油茶籽脂肪酸成分含量的最佳预测模型。首先,利用高光谱成像系统以线扫描方式获取其反射光谱图像,选择感兴趣区域(ROI);然后,对原始光谱进行平滑与多元散射校正(MSC),通过相关性分析和逐步回归分析,得到能反映油酸、亚油酸、棕榈酸含量变化的最佳优化波段;进而对最优波段采用偏最小二乘回归(PLS)方法、主成分回归(PCR)方法及径向基神经网络(RBF)方法组建预测模型。比较这3种方法的建模效果,经外部验证表明:径向基神经网络建立的预测模型效果最好,其油酸、亚油酸、棕榈酸的交叉验证相关系数R分别为0.940 3、0.893 5、0.912 2;校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.441、0.174 9、0.066 4和0.351 8、0.184、0.162。

引用

页码：56 / 60

页数：5

共 10 条

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