论文摘要
以建立一种高精度的无损苹果可溶性固形物含量的检测模型为目标,通过提取高光谱图像中圆形150像素感兴趣区域（ROI）内的平均光谱反射率,分别使用Savitzky-Golay平滑处理（S-G）、标准正态变量变换（SNV）和小波变换（Wavelet-Transform）对原始光谱数据进行预处理,然后利用连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）提取特征波长,基于特征波长建立BP神经网络（BPNN）和遗传支持向量机（GA-SVR）预测模型。在GA-SVR建模过程中,采用遗传算法获取支持向量机的最优惩罚参数和核函数参数。研究结果表明,S-G预处理后的GASVR模型预测效果最佳,模型的预测相关系数为0.850 5,预测均方根误差为0.303 1,所以基于该ROI内数据建立的GA-SVR模型在提高模型性能方面是可行的。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 查启明,顾宝兴,姬长英
关键词: 苹果,高光谱,支持向量机,连续投影算法
来源: 食品与生物技术学报 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,轻工业手工业
单位: 南京农业大学工学院
基金: 江苏省自然科学基金项目(BK20140720),中央高校基本科研业务专项基金项目(KYZ201325)
分类号: TS255.7;O657.3
页码: 125-132
总页数: 8
文件大小: 2760K
下载量: 96
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