基于光谱技术的Bipls算法结合CARS算法的苹果可溶性固形物含量检测

论文摘要

可溶性固形物含量是判断苹果内部品质的重要参考属性之一。利用高光谱技术获取苹果感兴趣区域的反射光谱,以S-G平滑（Savitzky-Golay smoothing）和直接正交信号校正（Direct orthogonal signal correction, DOSC）算法对光谱数据进行梯度预处理后,用后向区间偏最小二乘法（Bipls）优选出3,5,6,7,8,9,13,14,15,16,17,18,19,20,21,23等16个子区间,共计177个波长。结合竞争自适应重加权采样算法（CARS）再作进一步筛选,提取出449.6,512.9,544.8,547.2,594.3,596.8,928.2 nm等7个特征波长,利用偏最小二乘算法（PLS）建立基于特征波长的可溶性固形物含量检测模型,所得模型评价为Rc=0.906 2,RMSEC为0.482 2,Rp=0.871 6,RMSEP为0.614 0。该算法模型预测性能同Bipls和Bipls-SPA模型相比更为优异,证明了Bipls结合CARS算法在提高苹果可溶性固体物含量检测精度方面的有效性。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 饶利波,陈晓燕,庞涛

关键词: 可溶性固形物含量,后向区间偏最小二乘,竞争自适应重加权采样,偏最小二乘

来源: 发光学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,轻工业手工业

单位: 四川农业大学机电学院,四川农业大学信息工程学院,四川农业大学农业信息工程四川省重点实验室

基金: 四川省教育厅自然科学项目(17ZB0333)资助~~

分类号: O657.3;TS255.7

页码: 389-395

总页数: 7

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