獼猴桃糖度是判別其成熟度的關(guān)鍵指標(biāo),為構(gòu)建預(yù)測(cè)不同成熟度獼猴桃糖度的最優(yōu)模型。利用紫外/可見（200 nm～1 000 nm）光譜采集系統(tǒng)獲取不同成熟期"貴長(zhǎng)"獼猴桃的反射光譜,比較3種光譜預(yù)處理方法[一階導(dǎo)數(shù)、多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（standard normal variation,SNV）]對(duì)光譜的預(yù)處理效果,應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）從預(yù)處理后的全光譜中選取特征光譜,基于全光譜和特征光譜分別構(gòu)建預(yù)測(cè)獼猴桃糖度的誤差反向傳播（error back propagation,BP）網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明:SNV預(yù)處理效果最優(yōu),采用CARS從1 024個(gè)全波段中選取了29個(gè)特征波長(zhǎng),提升了預(yù)測(cè)模型的檢測(cè)效率,構(gòu)建的SNV-CARS-BP模型的預(yù)測(cè)性能最優(yōu),其預(yù)測(cè)集決定系數(shù)RP2=0.901,均方根誤差（root mean squares errors for prediction,RMSEP）為0.643%,剩余預(yù)測(cè)偏差（residual predictive deviation,RPD）為3... 

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 試驗(yàn)材料
    1.2 試驗(yàn)儀器
    1.3 方法
        1.3.1 反射光譜采集
        1.3.2 糖度的測(cè)定
        1.3.3 光譜處理及模型評(píng)價(jià)
            1.3.3. 1 光譜預(yù)處理及特征波長(zhǎng)提取
            1.3.3. 2 建模方法及模型評(píng)價(jià)方法
2 結(jié)果與分析
    2.1 反射光譜及預(yù)處理
    2.2 獼猴桃糖度統(tǒng)計(jì)分析
    2.3 特征波長(zhǎng)提取
    2.4 BP網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)果
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3714896