發(fā)布時間：2020-01-17 08:19

【摘要】：小麥中蛋白質(zhì)的含量是評價小麥品質(zhì)的重要標準之一,所以如何快速、有效、無損的檢測小麥中蛋白質(zhì)的含量是目前世界各國研究的問題之一。在測量小麥近紅外光譜時,采集的光譜信息存在著大量的噪聲信號,同時也伴隨著無信息變量和干擾變量,為了解決上述問題本文展開了對小麥蛋白質(zhì)含量無損檢測方法的研究,主要研究內(nèi)容如下:(1)為了消除外界噪聲信號的影響,采用小波包(WTP)對原始光譜數(shù)據(jù)進行降噪處理。(2)為了刪除無信息變量和干擾變量的影響,首次將兩種信息向量(IVs)加權(quán)的思想與模型集群分析(MPA)思想相結(jié)合提出了自加權(quán)變量組合集群分析法(AWVCPA)。分析了樣本集合變化對每種變量選擇方法結(jié)果的影響,將蒙特卡洛采樣技術(shù)(MCS)與變量組合集群分析法(VCPA)相結(jié)合提出了蒙特卡洛變量組合集群分析法(MC-VCPA),并對小麥近紅外光譜進行變量選擇。(3)運用偏最小二乘法(PLS)建立小麥蛋白質(zhì)預測模型,對比其他建模方法,結(jié)果表明WTP-AWVCPA-PLS和WTP-MC-VCPA-PLS所用的變量分別為9個、10個。預測均方根誤差(RMSEP)分別由原始光譜建模的0.5096下降到了0.3382、0.3295,分別提升了34%、35%。對比其它建模方法,不僅所用變量數(shù)最少,并且也是預測精度最高的兩種建模方法。
【圖文】：

光纖耦合器效果圖

原始小麥近紅外光譜
【學位授予單位】：長春理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：O657.33;TS210.7

【參考文獻】

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本文編號：2570537