马铃薯干物质含量高光谱检测中变量选择方法比较

被引：29

作者：

周竹

李小昱

高海龙

陶海龙

李鹏

文东东

机构：

[1] 华中农业大学工学院

来源：

农业机械学报 | 2012年 / 43卷 / 02期

关键词：

马铃薯; 干物质; 高光谱; 变量选择; 竞争性自适应重加权算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS215 [薯类制食品]; O657.3 [光化学分析法（光谱分析法）];

学科分类号：

摘要：

为提高利用高光谱成像技术快速检测马铃薯干物质含量的精度,比较了主成分分析法(PCA)、组合间隔偏最小二乘法(siPLS)、遗传偏最小二乘法(GA-PLS)、无信息变量消除法(UVE)以及竞争性自适应重加权算法(CARS)等变量选择方法。在此基础上提出一种竞争性自适应重加权算法与连续投影算法(SPA)相结合的波长选择方法,最终将原始光谱变量从678个减少到了27个。用27个变量建立多元线性回归模型,模型预测集相关系数Rp为0.86,预测均方根误差为1.06%。实验结果表明:高光谱成像技术能够对马铃薯干物质含量进行检测,同时CARS-SPA是一种有效的变量选择方法。

引用

页码：128 / 133+185 +185

页数：7

共 13 条

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