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基于近红外预测羊草水分含量的特征光谱模型研究

论文摘要

水分是牧草最为重要的品质属性,水分含量的多少直接影响牧草品质的变化。羊草（Leymus chinensis）因富含重要的维生素、蛋白质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、脂肪等家畜必需营养成分,在收获和储藏过程中极易受到生长地的水、土、气等的影响而发生营养成分损失或变质,因此为了有效降低冗余无信息变量,提高羊草水分含量近红外模型的预测精度和稳定性,本研究采用4种光谱特征区间选择方法,包括间隔偏二乘法（Interval partial least-squares regression,iPLS）、向后区间偏最小二乘法（Backward interval PLS,BiPLS）、联合区间偏最小二乘法（Synergy interval PLS,SiPLS）、和连续投影算（Successive projections algorithm,SPA）建立羊草水分含量的预测模型。结果表明:SiPLS方法最适合用于羊草水分含量特征波长的筛选,其次为BiPLS方法,最差的方法为iPLS,同时,相对分析误差（Residual predictive deviation,RPD）=2.648>2.50。这表明SiPLS的近红外光谱模型在预测羊草水分含量的应用上完全可行,预测精度在96.13%以上。

论文目录

  • 1 材料和方法
  •   1.1 试验材料
  •   1.2 试验方法
  •   1.3 数据处理
  • 2 结果与分析
  •   2.1 iPLS模型
  •   2.2 BiPLS模型
  •   2.3 SiPLS模型
  •   2.4 SPA模型
  •   2.5 不同特征波长选择方法下模型性能比较
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陈积山,张强,刘杰淋,邸桂俐,朱瑞芬,孔晓蕾

    关键词: 近红外光谱,羊草水分,光谱特征波长

    来源: 草地学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 农业科技

    专业: 农作物

    单位: 黑龙江省农业科学院草业研究所

    基金: 黑龙江省自然科学基金(C2018058),国家牧草产业技术体系(CARS-34)资助

    分类号: S543.9

    页码: 1774-1780

    总页数: 7

    文件大小: 2502K

    下载量: 86

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/643c5f32f5bae48a0854a5d0.html