【摘要】：提出一種基于流行降維的近紅外光譜技術(shù)快速判別大米貯藏期的新方法。采用近紅外光譜儀獲取陳年米和新米的反射光譜特征曲線,利用直接正交信號(hào)矯正法(direct orthogonal signal correction,DOSC)對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理,濾除光譜數(shù)據(jù)中與因變量Y矩陣無關(guān)的信號(hào),以消除無關(guān)信息對(duì)后續(xù)特征變量建模精度的影響。采用Durbin-Watson和Run測(cè)試法定性分析光譜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的非線性性,并利用增強(qiáng)偏殘差圖(augmented partial residual plot)定量分析大米光譜曲線的非線性程度。分別采用線性流行降維法包括主成分分析法(PCA)和多維尺度分析法(MDS)以及非線性流行降維法包括等距映射法(ISOMAP)、局部線性嵌入法(LLE)和拉普拉斯特征映射法(LE)提取預(yù)處理后光譜數(shù)據(jù)的本征變量,并結(jié)合核偏最小二乘方法(KPLS)建立本征變量與貯藏時(shí)間屬性之間的耦合模型。實(shí)驗(yàn)用陳年米和新米的樣本數(shù)均為200個(gè),隨機(jī)將訓(xùn)練集和測(cè)試集樣本劃分為300個(gè)和100個(gè)。通過比較各個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果得出,基于ISOMAP非線性降維法提取的40個(gè)本征變量建立的回歸模型預(yù)測(cè)效果最好,預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)(R2P)、預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)和預(yù)測(cè)相對(duì)分析誤差值(RPD)分別為0.917,0.187和2.698。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明提出的方法對(duì)于大米貯藏期具有很好的鑒別能力,該研究為今后大米貯藏期的快速無損檢測(cè)提供了科學(xué)的手段。
[Abstract]:A new method based on popular dimensionality reduction near infrared spectroscopy (NIR) was proposed to quickly identify the storage period of rice. The characteristic curves of reflectance spectra of aged and new meters were obtained by using near infrared spectrometer. The original spectrum was pretreated by direct orthogonal signal correction method (direct orthogonal signal correction,DOSC), and the signals independent of dependent variable Y matrix were filtered out in the spectral data. In order to eliminate the influence of independent information on the modeling accuracy of subsequent feature variables. The nonlinearity of spectral data structure was qualitatively analyzed by Durbin-Watson and Run, and the degree of nonlinearity of rice spectral curve was quantitatively analyzed by enhanced partial residuals (augmented partial residual plot). Linear epidemic dimensionality reduction method including principal component analysis (PCA) and multidimensional scale analysis (MDS) and nonlinear epidemic dimensionality reduction method (ISOMAP),) including isometric mapping (ISOMAP),) are used respectively. The local linear embedding method (LLE) and Laplace feature mapping (LE) are used to extract the intrinsic variables of the pre-processed spectral data, and the coupling model between the intrinsic variables and the storage time attributes is established with the kernel partial least squares method (KPLS). There are 200 samples of aged and new rice in the experiment. The training set and test set are randomly divided into 300 and 100 samples. By comparing the prediction results of each model, it is concluded that the regression model based on 40 intrinsic variables extracted by ISOMAP nonlinear dimensionality reduction method has the best prediction effect, and the prediction correlation coefficient (R2P) is the best. The root mean square error (RMSEP) and the predicted relative analysis error (RPD) were 0.917 ~ 0.187 and 2.698, respectively. The experimental results show that the proposed method has a good ability to identify rice storage period, and this study provides a scientific means for rapid nondestructive testing of rice storage period in the future.
【作者單位】： 鹽城工學(xué)院電氣工程學(xué)院;四川農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31501221,31601227) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20140467,BK20161310) 江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目(13KJB210006) 鹽城市農(nóng)業(yè)科技指導(dǎo)性計(jì)劃項(xiàng)目(YKN2014009,YKN2014010)資助
【分類號(hào)】：O657.33;TS210.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2409529