LS-SVM结合近红外光谱快速检测香梨可溶性糖

论文摘要

利用可见/近红外光谱技术对"库尔勒香梨"内部品质的快速无损检测具有非常重要的研究意义。为了解决光谱数据中由于大量无关信息的存在而导致模型精度降低的问题,探究了基于不同可见/近红外光谱特征波长筛选方法建立模型的效果。分别采用无信息变量消除算法（UVE）、后向偏最小二乘算法（BiPLS）对香梨可溶性糖的特征波长进行筛选,并将其作为输入变量分别建立偏最小二乘（PLS）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型。结果表明,UVE算法可以有效地减少建模变量,UVE-LS-SVM模型效果明显优于UVE-PLS模型,其决定系数（R2）为0.976、预测均方根误差（RMSEP）为2.313、预测相对分析误差（RPD）为5.45,验证了UVE-LS-SVM结合近红外光谱分析技术能实现对"库尔勒香梨"可溶性糖含量的快速无损测量。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 盛晓慧,李子文,李宗朋,买书魁,高祺,王健,尹建军,刘伯扬

关键词: 库尔勒香梨,可溶性糖,近红外光谱分析技术,无信息变量消除

来源: 食品科技 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,轻工业手工业

单位: 中国食品发酵工业研究院有限公司,东北农业大学工程学院,内蒙古蒙牛乳业(集团)股份有限公司

基金: 国家自然科学基金项目(31671937),国家重点研发计划项目(2018YFD0400905)

分类号: O657.33;TS255.7

DOI: 10.13684/j.cnki.spkj.2019.05.056

页码: 307-312

总页数: 6

文件大小: 3471K

下载量: 116

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标签：库尔勒香梨论文;  可溶性糖论文;  近红外光谱分析技术论文;  无信息变量消除论文;