基于樣品集劃分、特征波長選擇、偏最小二乘法（PLS）等基本理論,利用近紅外光譜技術(shù)對草莓糖度建立定量分析模型。首先,采用光譜-理化值共生距離算法（SPXY）將草莓樣品集劃分為40個校正集和15個預(yù)測集。其次,采用小波變換（WT）結(jié)合競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法（CARS）對原始光譜進(jìn)行分解和重構(gòu)。最后,利用偏最小二乘法（PLS）建立草莓糖度預(yù)測模型。結(jié)果表明,SPXY樣品集劃分合理有效,有利于建立穩(wěn)健的預(yù)測模型。小波變換能夠有效剔除高頻噪聲干擾,重構(gòu)得到的光譜特征波形輪廓清晰。PLS預(yù)測模型不僅能夠提高模型預(yù)測精度和穩(wěn)定度,而且還能降低建模變量和模型復(fù)雜度。該研究結(jié)果為實際生產(chǎn)中利用近紅外光譜技術(shù)快速無損檢測其它水果糖度提供了技術(shù)可行性。 

【文章來源】：食品與發(fā)酵科技. 2020,56(06)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

Daubechies5濾波器進(jìn)行小波5階分解重構(gòu)變換

以草莓為研究對象，采用SPXY算法進(jìn)行樣品集的劃分，采用WT和CARS算法相結(jié)合，提取光譜特征變量建立草莓糖度PLS定量預(yù)測模型，其校正集相關(guān)系數(shù)和預(yù)測集相關(guān)系數(shù)分別為0.915 8和0.908 6，校正集均方根誤差和預(yù)測集均方根誤差為0.504 6和0.511 2。研究結(jié)果表明，SPXY-WT-CARS算法結(jié)合，有效提取了近紅外光譜特征變量，減少了建模變量，提高了建模時間及模型的預(yù)測性和穩(wěn)定性，為其他對象的近紅外定量模型的分析研究提供了借鑒。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]波長優(yōu)選對土壤有機(jī)質(zhì)含量可見光/近紅外光譜模型的優(yōu)化（英文）[J]. 林志丹,汪玉冰,王儒敬,汪六三,魯翠萍,張正勇,宋良圖,劉洋.  發(fā)光學(xué)報. 2016(11)
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[10]基于遺傳算法的蘋果糖度近紅外光譜分析[J]. 王加華,韓東海.  光譜學(xué)與光譜分析. 2008(10)

博士論文
[1]基于光譜與光譜成像技術(shù)的油菜病害檢測機(jī)理與方法研究[D]. 張初.浙江大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于可見—近紅外光譜及成像技術(shù)的水果可溶性固形物含量檢測[D]. 徐璐.安徽大學(xué) 2019



本文編號：3508538