【摘要】：收集403個配合飼料樣本,利用高光譜成像儀對樣本進行圖像采集,獲取配合飼料樣本的可見/近紅外光譜信息。采用光譜杠桿值和學(xué)生殘差法剔除異常樣本,利用CG法、SPXY法和K-S法按3∶1的比例進行樣本集劃分,采用均值中心化、標準化、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、正交信號校正、多元散射校正和標準正態(tài)變量變換、去趨勢變換,以及其組合方法對光譜進行預(yù)處理;采用相關(guān)系數(shù)法獲取特征波段,建立基于高光譜圖像技術(shù)的配合飼料中粗蛋白、粗灰分、水分、總磷、鈣含量的偏最小二乘法(PLS)定量分析模型。通過驗證,粗蛋白驗證集決定系數(shù)R~2V為0.777 8,均方根誤差RMSEP為2.6155%,相對分析誤差RPDV為2.114 3;粗灰分驗證集R~2V為0.775 8,RMSEP為1.0611%,RPDV為2.120 4;水分驗證集R~2V為0.631 4,RMSEP為1.6003%,RPDV為1.937 1,總磷驗證集R~2V、RMSEP、RPDV分別為0.467 2、0.1916%、1.357 0;鈣驗證集R~2V僅為0.440 6,RMSEP為0.1755%,RPDV,為1.310 5。結(jié)果表明,所建立的粗蛋白、粗灰分最優(yōu)定量分析模型預(yù)測性能較好,水分最優(yōu)定量分析模型預(yù)測精度不夠理想,總磷和鈣定量分析模型的預(yù)測性能很差。
[Abstract]:403 feed samples were collected and the image was collected by hyperspectral imager to obtain the visible / near infrared spectrum information of the feed samples. The spectral lever value and student residual method were used to eliminate abnormal samples, and CG SPXY method and K-S method were used to divide the sample set according to 3:1 ratio. The mean centralization, standardization, first derivative, second derivative, orthogonal signal correction were adopted. Multivariate scattering correction, standard normal variable transformation, detrend transformation, and its combination method are used to pre-process the spectrum, and the correlation coefficient method is used to obtain the characteristic bands, and the crude protein and ash in the feed based on hyperspectral image technology are established. Partial least square (PLS) quantitative analysis model of water, total phosphorus and calcium content. Through verification, The determination coefficient of crude protein validation set is 0.777 V, the root mean square error (RMSEP) is 2.615555, the relative analysis error is 2.114 3, the crude ash verification set is 0.775 8V RMSEP is 1.0611U RPDV, the water verification set R2V is 0.631 4RMSEP is 1.937 1, and the total phosphorus verification set RMS-EPRPDV is 1.6003V, respectively. The calcium verification set RV is only 0.440 6 RMSEP 0.1755 RPDV is 1.310 5. The results show that the optimum quantitative analysis model of crude ash has good prediction performance, the prediction accuracy of the optimal quantitative analysis model of water content is not ideal, and the prediction performance of the quantitative analysis model of total phosphorus and calcium is very poor.
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：國家公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專項(201003063-04)
【分類號】：S816.8

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本文編號：2133914