采用近红外高光谱成像技术(900~1700 nm)结合线性回归算法对牛肉掺假快速无损检测。将鸡肉糜掺入牛肉糜中制备牛肉掺假样品,掺假比例为2%~98%(w/w),掺假间隔为2%。采集掺假样品的光谱图像,提取光谱数据,并利用偏最小二乘回归(Partial le...采用近红外高光谱成像技术(900~1700 nm)结合线性回归算法对牛肉掺假快速无损检测。将鸡肉糜掺入牛肉糜中制备牛肉掺假样品,掺假比例为2%~98%(w/w),掺假间隔为2%。采集掺假样品的光谱图像,提取光谱数据,并利用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)算法建立掺假样品的定量预测模型。为了减少高维共线性问题,提高模型运算效率,分别采用PLS-β系数法、逐步回归法(Stepwise)和连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选最优波长建立优化预测模型。结果表明,基于SPA算法结合MLR建模方法得到的掺假牛肉预测模型,其预测效果最优,校正集决定系数(R2C)和均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC)分别为0.99和3.23%,验证集的决定系数(R2P)和均方根误差(Root mean square error of prediction)RMSEP分别为0.97和5.31%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为6.82。综上,近红外高光谱成像技术结合线性回归算法可以实现对掺假牛肉的快速无损定量检测。展开更多
利用0.06-200 k Hz范围内拥有36个频率点的LCR测量仪及自制夹持平行电极板,测量280片不同含水率玉米叶片的相对介电常数ε＇及介电损耗因子ε″;利用干燥法测量玉米叶片的湿基含水率。利用逐步回归法（SWR）与多元线性回归（MLR）结合...利用0.06-200 k Hz范围内拥有36个频率点的LCR测量仪及自制夹持平行电极板,测量280片不同含水率玉米叶片的相对介电常数ε＇及介电损耗因子ε″;利用干燥法测量玉米叶片的湿基含水率。利用逐步回归法（SWR）与多元线性回归（MLR）结合的线性建模方法和连续投影算法（SPA）与支持向量回归（SVR）结合的非线性建模方法,分别建立玉米叶片介电参数（ε＇、ε″及两者融合信息3种参数）与湿基含水率的关系模型,并应用留一交叉验证法选取2种建模方法的最佳关系模型。分析表明,非线性模型较线性模型具有更高的预测能力,且基于ε＇与ε″的融合信息运用连续投影算法（SPA）与支持向量回归（SVR）相结合的非线性建模方法使模型原72个变量精简到10个,剔除了模型中冗余度较高的变量,有效降低了模型的复杂度,得到最高的测试集决定系数R2P（0.804）和最小的测试集均方根误差RMSEP（0.017 6）。结果表明基于介电特性的玉米叶片含水率无损检测方法是可行的,为快速检测其他农作物的生理信息提供了一种可靠的方法。展开更多
文摘采用近红外高光谱成像技术(900~1700 nm)结合线性回归算法对牛肉掺假快速无损检测。将鸡肉糜掺入牛肉糜中制备牛肉掺假样品,掺假比例为2%~98%(w/w),掺假间隔为2%。采集掺假样品的光谱图像,提取光谱数据,并利用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)算法建立掺假样品的定量预测模型。为了减少高维共线性问题,提高模型运算效率,分别采用PLS-β系数法、逐步回归法(Stepwise)和连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选最优波长建立优化预测模型。结果表明,基于SPA算法结合MLR建模方法得到的掺假牛肉预测模型,其预测效果最优,校正集决定系数(R2C)和均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC)分别为0.99和3.23%,验证集的决定系数(R2P)和均方根误差(Root mean square error of prediction)RMSEP分别为0.97和5.31%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为6.82。综上,近红外高光谱成像技术结合线性回归算法可以实现对掺假牛肉的快速无损定量检测。
文摘利用0.06-200 k Hz范围内拥有36个频率点的LCR测量仪及自制夹持平行电极板,测量280片不同含水率玉米叶片的相对介电常数ε＇及介电损耗因子ε″;利用干燥法测量玉米叶片的湿基含水率。利用逐步回归法（SWR）与多元线性回归（MLR）结合的线性建模方法和连续投影算法（SPA）与支持向量回归（SVR）结合的非线性建模方法,分别建立玉米叶片介电参数（ε＇、ε″及两者融合信息3种参数）与湿基含水率的关系模型,并应用留一交叉验证法选取2种建模方法的最佳关系模型。分析表明,非线性模型较线性模型具有更高的预测能力,且基于ε＇与ε″的融合信息运用连续投影算法（SPA）与支持向量回归（SVR）相结合的非线性建模方法使模型原72个变量精简到10个,剔除了模型中冗余度较高的变量,有效降低了模型的复杂度,得到最高的测试集决定系数R2P（0.804）和最小的测试集均方根误差RMSEP（0.017 6）。结果表明基于介电特性的玉米叶片含水率无损检测方法是可行的,为快速检测其他农作物的生理信息提供了一种可靠的方法。
