本文選題：高光譜圖像　切入點(diǎn)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《食品科學(xué)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：采用高光譜圖像技術(shù)對枸杞多糖和總糖含量進(jìn)行檢測,并探尋其最適宜的光譜波段。首先采用多元散射校正、Savitzky-Golay平滑(S-G平滑)和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換3種常用光譜預(yù)處理方法對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理,并對結(jié)果進(jìn)行對比,選擇多元散射校正預(yù)處理方法,以消除散射的影響;然后分別基于相關(guān)系數(shù)的數(shù)值及不同范圍波長的特性,選擇有效波段、可見光波段、近紅外波段及全波段圖像的平均光譜反射值作為特征參量;最后建立基于不同特征參量的枸杞多糖和總糖含量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。結(jié)果表明:基于全波段條件下光譜信息所建立的預(yù)測模型最佳,枸杞多糖含量預(yù)測正確率為97.59%,相關(guān)系數(shù)為0.997 4,均方根誤差為0.077 7,枸杞總糖含量預(yù)測正確率為100%,相關(guān)系數(shù)為0.996 8,均方根誤差為0.250 6。因此高光譜無損檢測枸杞多糖和總糖含量具有可行性。
[Abstract]:The content of Lycium barbarum polysaccharides and total sugar was detected by hyperspectral image technique. At first, three common spectral pretreatment methods, Savitzky-Golay smoothing S-G smoothing and standard normal variable transformation, are used to preprocess the original spectrum, and the results are compared. The multivariate scattering correction preprocessing method is chosen to eliminate the influence of scattering, and then based on the value of correlation coefficient and the characteristics of different wavelength ranges, the effective band and visible light band are selected, respectively. The average spectral reflectance of near-infrared and full-band images is taken as the characteristic parameter. Finally, BP neural network prediction model of Lycium barbarum polysaccharides and total sugar content based on different characteristic parameters is established. The results show that the prediction model based on spectral information is the best. The correct rate of predicting the content of Lycium barbarum polysaccharide is 97.599.The correlation coefficient is 0.997 4, the root mean square error is 0.077 7, the correct rate of prediction of total sugar content of Lycium barbarum is 100, the correlation coefficient is 0.996 8, and the root mean square error is 0.2506.Therefore, hyperspectral nondestructive detection of Lycium barbarum polysaccharides and Lycium barbarum polysaccharides. The total sugar content is feasible.
【作者單位】： 河南科技大學(xué)食品與生物工程學(xué)院;
【基金】：河南省科技創(chuàng)新杰出青年資助項(xiàng)目(624420017) 河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(172102210256;172102310617)
【分類號】：R284.1;TP391.41

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本文編號：1632165