本文關(guān)鍵詞：基于Adaboost及譜回歸判別分析的近紅外光譜固態(tài)發(fā)酵過程狀態(tài)識別

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【摘要】：為了實現(xiàn)固態(tài)發(fā)酵過程狀態(tài)的快速監(jiān)測,以飼料蛋白固態(tài)發(fā)酵為實驗對象,開展了基于近紅外光譜分析技術(shù)的飼料蛋白固態(tài)發(fā)酵過程狀態(tài)定性識別研究。首先利用AntarisⅡ型傅里葉變換近紅外光譜儀采集140個固態(tài)發(fā)酵物樣本的近紅外光譜,并采用標準正態(tài)變換(SNV)光譜預(yù)處理方法對獲得的原始光譜進行預(yù)處理;其次,采用譜回歸判別分析(SRDA)法對預(yù)處理后的近紅外光譜進行特征提取;最后,采用最近鄰(NN)分類算法作為弱分類器建立固態(tài)發(fā)酵過程狀態(tài)識別模型,并對測試集樣本進行識別。結(jié)果顯示,與利用主成分分析(PCA)法和線性判別分析(LDA)法提取的光譜特征建立的識別模型結(jié)果相比較,SRDA-NN識別模型獲得的結(jié)果最佳,在測試集中的正確識別率達到94.28%;為了進一步提高識別模型的準確率,將自適應(yīng)提升法(Adaboost)與SRDA-NN方法結(jié)合,提出了Adaboost-SRDA-NN集成學(xué)習(xí)算法來建立飼料蛋白固態(tài)發(fā)酵過程狀態(tài)的在線監(jiān)測模型。通過Adaboost算法提升后的SRDA-NN模型預(yù)測性能得到了進一步增強,Adaboost-SRDA-NN模型在測試集中的正確識別率達到100%。試驗結(jié)果表明:在近紅外光譜定性分析模型校正過程中,SRDA方法能有效地對近紅外光譜數(shù)據(jù)進行特征提取,以實現(xiàn)維數(shù)約簡;另外,Adaboost算法能很好地提升最終分類模型的預(yù)測精度。
【作者單位】： 蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院機電工程系;南京航空航天大學(xué)機電學(xué)院;江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;
【基金】：國家中小型企業(yè)創(chuàng)新基金項目(12C26213202207) 中國博士后科學(xué)基金面上項目(2014M550273)資助
【分類號】：TQ920.6;O657.33
【正文快照】： 引言近紅外光譜分析技術(shù)作為一門快速、無損的現(xiàn)代分析技術(shù),已在生物發(fā)酵領(lǐng)域取得了一些研究成果[1-6]。我們采用近紅外光譜分析技術(shù)對飼料蛋白固態(tài)發(fā)酵過程進行狀態(tài)識別。但是由于近紅外光譜數(shù)據(jù)具有高維性和易干擾性的特點,在利用光譜數(shù)據(jù)建立狀態(tài)識別模型前,通常會采用相應(yīng)

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本文編號：1301939