【摘要】：模型建立與傳遞是當(dāng)今近紅外光譜分析技術(shù)的核心。因此本文提出了——基于粒子群(PSO)的穩(wěn)健性獨立分量分析(RobustICA)-極限學(xué)習(xí)機(ELM)算法來建模,成功應(yīng)用于定量分析和定性分析;研究了不同樹形的翠冠梨糖度模型傳遞以及大米蛋白粉不同儀器間的模型傳遞,主要內(nèi)容有以下幾個方面:(1)針對光譜數(shù)據(jù)量大的問題,本文將穩(wěn)健性獨立分量分析應(yīng)用于光譜特征提取。該方法收斂速度快,選取最佳步長以及任何不為零的獨立分量,提取的獨立成分包含充分的有用信息,提高了魯棒性。(2)針對模型不穩(wěn)定、精確度不高的問題,建立基于粒子群的RobustICA-ELM模型(RobustICA-PSO-ELM),能有效提取光譜中有用信息,提高了模型的預(yù)測能力和精確度。在定性分析方面,用RobustICA-PSO-ELM建立翠冠梨成熟度鑒別模型,將鑒別率提高至95.833%。在定量分析方面,用RobustICA-PSO-ELM建立大米蛋白粉分析模型,得到大米蛋白粉水分、蛋白和脂肪模型的RMSEP和R~2均有很大提高。(3)在模型傳遞方面,研究了不同樹形間翠冠梨糖度模型傳遞以及不同儀器間大米蛋白粉模型傳遞。建立了P形翠冠梨糖度PLS主模型,選擇兩種不同的S/B算法,RMSEP從8.21降到了0.704和0.535。建立了大米蛋白粉含量PLS模型,比較了不同模型傳遞方法的效果,發(fā)現(xiàn)三種方法中DS算法效果最好。
【圖文】：

圖 1.1 光譜區(qū)域圖光譜區(qū)域圖如圖 1.1 所示。近紅外光譜主要是因為分子從基態(tài)向高能級躍遷，強大的穿透力再加上分子振動的非諧振性使之成為可能。近紅外光主要是對包含了有機物分子結(jié)構(gòu)和組成的含氫基團的倍頻和合頻吸收。因為不同有機

圖 2.4 獨立分量數(shù)對建模效果的影響由圖 2.4 可知，，RobustICA 分解的效果更好，準(zhǔn)確率更高，這是因為RobustICA 可以提取已知高斯特性的獨立分量，減少了累計誤差的產(chǎn)生。RobustICA 是不一定需要白化的，具有非常快的收斂速度，而 FastICA 依賴于白
【學(xué)位授予單位】：中國計量大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O657.33;TP18

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5 王嘉s

本文編號：2608086