【摘要】：近紅外光譜技術(shù)由于其快速、準(zhǔn)確、無損、低成本等優(yōu)勢,被廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測中。近紅外光譜具有敏感性強、變量數(shù)目大、冗余信息多等特點。因此選擇有效的處理方法對光譜信息進(jìn)行預(yù)處理,可以減少無關(guān)信息量、提高數(shù)據(jù)的有效性、降低干擾信息對后續(xù)數(shù)據(jù)分析的影響,并提高數(shù)學(xué)模型的預(yù)測能力。我國是蘋果生產(chǎn)大國,蘋果產(chǎn)量居世界首位,并逐年增加,而出口量卻沒有隨之提高,出口占比遠(yuǎn)落后于歐美一些發(fā)達(dá)國家,這是由于我國蘋果采后商品化處理技術(shù)落后。為提高我國蘋果的市場競爭力,滿足人們多元化的需求,我國應(yīng)改進(jìn)蘋果的采后處理水平。水果品質(zhì)檢測是水果采后處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié),而可溶性固形物含量是反映水果品質(zhì)的重要指標(biāo)。因此本文以蘋果為探究對象,運用近紅外光譜技術(shù)檢測蘋果的可溶性固形物含量。本文選擇紅富士蘋果為研究對象,以獲得預(yù)測性能強的蘋果可溶性定固形物含量預(yù)測模型為目的,對蘋果的近紅外光譜信息進(jìn)行處理。主要做了以下工作:(1)對近紅外光譜和可溶性固形物含量的基本原理及采集方法進(jìn)行了探究,采集了440個樣品的光譜數(shù)據(jù)及對應(yīng)的可溶性固形物含量。(2)分別運用了小波包閾值去噪、S-G卷積平滑、多元散射校正、主成分分析-馬氏距離法對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。根據(jù)處理效果,提出了小波包閾值去噪、主成分分析-馬氏距離和多元散射校正結(jié)合(WPD-(PCA-MD)-MSC)對光譜進(jìn)行串行處理的方法。(3)分別運用了基于小波包變換的離散度分析法、連續(xù)投影法、基于小波包分析與偏最小二乘的特征提取方法,篩選光譜特征變量。為進(jìn)一步優(yōu)選特征變量,本文運用蟻群算法根據(jù)預(yù)測模型的均方根誤差選擇了最優(yōu)變量組合。(4)設(shè)計了“建模前光譜數(shù)據(jù)處理算法”及“基于可溶性固形物含量檢測的蘋果近紅外光譜處理流程”。分別運用原始光譜數(shù)據(jù)和經(jīng)“建模前光譜數(shù)據(jù)處理算法”處理后的光譜數(shù)據(jù)建立偏最小二乘預(yù)測模型。實驗結(jié)果顯示,與原始數(shù)據(jù)處相比,處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型相關(guān)系數(shù)(R_P)提高了0.4196,均方根誤差(RMSE)降低了0.6299。運用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練蘋果可溶性固形物預(yù)測模型,進(jìn)一步驗證“建模前光譜數(shù)據(jù)處理算法”的普適性。實現(xiàn)了通過光譜數(shù)據(jù)處理提高模型預(yù)測能力的目的。
【圖文】：

世界蘋果產(chǎn)量分布圖

圖 1.3 紫外到中紅外光譜分布區(qū)間紅外光譜的分析檢測方法一般分為兩種：透射光譜法和反射光譜法[9]。在近測實驗中，，應(yīng)根據(jù)待測樣本的形態(tài)選擇合適的測量方法，透射法多用于檢測反射法多用于檢測固體顆粒和粉末。透射型檢測方法多適用于桔子等易透光
【學(xué)位授予單位】：濟南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：O433.4;S661.1

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本文編號：2664850