基于樣品集劃分、特征波長(zhǎng)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(duì)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(gè)校正集和15個(gè)預(yù)測(cè)集。其次,采用小波變換（WT）結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（CARS）對(duì)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(cè)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(cè)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(cè)模型不僅能夠提高模型預(yù)測(cè)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(shí)際生產(chǎn)中利用近紅外光譜技術(shù)快速無(wú)損檢測(cè)其它水果糖度提供了技術(shù)可行性。 

【文章來(lái)源】：食品與發(fā)酵科技. 2020,56(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【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(duì)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(cè)模型，其校正集相關(guān)系數(shù)和預(yù)測(cè)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(cè)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(shí)間及模型的預(yù)測(cè)性和穩(wěn)定性，為其他對(duì)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
[1]SPXY算法的西瓜可溶性固形物近紅外光譜檢測(cè)[J]. 王世芳,韓平,崔廣祿,王冬,劉珊珊,趙躍.  光譜學(xué)與光譜分析. 2019(03)
[2]小波變換耦合CARS算法提高土壤水分含量高光譜反演精度[J]. 蔡亮紅,丁建麗.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(16)
[3]波長(zhǎng)優(yōu)選對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量可見(jiàn)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(bào). 2016(11)
[4]小波去噪對(duì)近紅外光譜鑒別轉(zhuǎn)基因菜籽油的影響分析[J]. 袁嘉佑,祝詩(shī)平.  四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(03)
[5]櫻桃含糖量的無(wú)損檢測(cè)實(shí)驗(yàn)研究[J]. 原帥,張娟,劉美娟,張駿.  分析試驗(yàn)室. 2015(07)
[6]特征變量?jī)?yōu)選在蘋(píng)果可溶性固形物近紅外便攜式檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 樊書(shū)祥,黃文倩,李江波,郭志明,趙春江.  光譜學(xué)與光譜分析. 2014(10)
[7]近紅外高光譜圖像結(jié)合CARS算法對(duì)鴨梨SSC含量定量測(cè)定[J]. 李江波,彭彥昆,陳立平,黃文倩.  光譜學(xué)與光譜分析. 2014(05)
[8]基于無(wú)信息變量消除法和連續(xù)投影算法的可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù)白蝦種分類(lèi)方法研究[J]. 吳迪,吳洪喜,蔡景波,黃振華,何勇.  紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2009(06)
[9]基于siPLS的獼猴桃糖度近紅外光譜檢測(cè)[J]. 蔡健榮,湯明杰,呂強(qiáng),趙杰文,陳全勝.  食品科學(xué). 2009(04)
[10]基于遺傳算法的蘋(píng)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(cè)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(jiàn)—近紅外光譜及成像技術(shù)的水果可溶性固形物含量檢測(cè)[D]. 徐璐.安徽大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3508538