核桃仁脂肪含量的近红外光谱无损检测

论文摘要

为了实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测,在1 040～2 560 nm光谱范围内采集了核桃仁近红外光谱。首先,通过多元散射校正和标准正态化组合方法对原始光谱信息进行预处理,采用马氏距离法剔除异常样本;然后,运用竞争性自适应重加权采样算法与相关系数法相结合,进行特征波段筛选;最后,采用偏最小二乘回归和支持向量机回归算法建立了核桃仁脂肪含量的预测模型。结果显示,以筛选出的6个特征波段为输入,采用偏最小二乘回归算法建立的核桃仁脂肪质量分数预测模型的验证集决定系数为0. 86,均方根误差为1. 584 9%;采用支持向量机回归算法建立的模型验证集决定系数为0. 88,均方根误差为1. 371 6%;表明支持向量机回归算法的建模质量优于偏最小二乘回归算法。采用特征波段建立的支持向量机回归预测模型能大幅降低建模复杂度,实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马文强,张漫,李源,杨莉玲,朱占江,崔宽波

关键词: 核桃仁,脂肪含量,近红外光谱,特征波段,支持向量机回归

来源: 农业机械学报 2019年S1期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,新疆农业科学院农业机械化研究所,新疆农业科学院土壤肥料与农业节水研究所

基金: 新疆维吾尔自治区自然科学基金计划特培项目(2019D03007),新疆农业科学院青年科技骨干创新能力培养项目(xjnkq-2019007)和新疆农业科学院科技创新重点培育专项(xjkcpy-004)

分类号: TS255.7

页码: 374-379

总页数: 6

文件大小: 254K

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