利用可见近红外(Vis-NIR)高光谱成像技术对完好和损伤等级灵武长枣进行快速识别检测。采用定量损伤装置得到损伤Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ和Ⅴ级的灵武长枣,借助高光谱成像系统采集完好长枣和损伤长枣样本高光谱图像。提取感兴趣区域(region of inter...利用可见近红外(Vis-NIR)高光谱成像技术对完好和损伤等级灵武长枣进行快速识别检测。采用定量损伤装置得到损伤Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ和Ⅴ级的灵武长枣,借助高光谱成像系统采集完好长枣和损伤长枣样本高光谱图像。提取感兴趣区域(region of interest,ROI)并计算样本平均光谱值。利用光谱-理化值共生距离算法(SPXY)将420个长枣样本按3∶1的比例划分校正集315个和预测集105个。灵武长枣原始光谱建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)分类模型,得到校正集和预测集准确率分别为72.70%和86.67%;灵武长枣原始光谱数据采用移动平均(MA)、卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、正交信号修正(OSC)、基线校准(baseline)和去趋势(de-trending)等方法进行光谱预处理并建立PLS-DA分类判别模型。通过分析比较,得到MSC-PLS-DA为最优分类判别模型,校正集准确率为76.19%,预测集准确率为86.67%,其中校正集比原始光谱建模准确率提高了3.49%,预测集准确率较原始光谱建模结果未提高;为了提高建模效果,对灵武长枣原始光谱和预处理后的光谱分别采用连续投影算法(SPA)、无信息变量消除(UVE)、竞争性自适应加权抽样(CARS)和区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)等算法提取特征波长,建立PLS-DA分类判别模型,结果表明,MSC-CARS-PLS-DA为最优模型组合,校正集准确率为77.14%,预测集准确率为89.52%,建模准确率较原始光谱建模准确率分别提高了4.44%和2.85%。结果表明,Vis-NIR高光谱成像技术结合MSC-CARS-PLS-DA模型可实现灵武长枣损伤等级的快速识别。展开更多
利用同步荧光光谱法对橙汁中原果汁含量进行定量分析。对样本的同步荧光光谱数据进行预处理然后选择不同的光谱波段结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立原果汁含量预测模型,并对预测集样本进行预测来验证模型的准确性以及...利用同步荧光光谱法对橙汁中原果汁含量进行定量分析。对样本的同步荧光光谱数据进行预处理然后选择不同的光谱波段结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立原果汁含量预测模型,并对预测集样本进行预测来验证模型的准确性以及此法的可行性。结果显示:平滑处理结合一阶导数处理后的光谱数据更加适用于模型建立;使用全波段光谱建立的模型性能优于区间波段所建立模型。最终得到的最优模型对预测集进行预测时所得预测均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为0.035832,决定系数(coefficient of determination,R2)为0.972570。由此可以说明同步荧光光谱法结合PLS可实现原果汁含量的定量分析。展开更多
文摘利用可见近红外(Vis-NIR)高光谱成像技术对完好和损伤等级灵武长枣进行快速识别检测。采用定量损伤装置得到损伤Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ和Ⅴ级的灵武长枣,借助高光谱成像系统采集完好长枣和损伤长枣样本高光谱图像。提取感兴趣区域(region of interest,ROI)并计算样本平均光谱值。利用光谱-理化值共生距离算法(SPXY)将420个长枣样本按3∶1的比例划分校正集315个和预测集105个。灵武长枣原始光谱建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)分类模型,得到校正集和预测集准确率分别为72.70%和86.67%;灵武长枣原始光谱数据采用移动平均(MA)、卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、正交信号修正(OSC)、基线校准(baseline)和去趋势(de-trending)等方法进行光谱预处理并建立PLS-DA分类判别模型。通过分析比较,得到MSC-PLS-DA为最优分类判别模型,校正集准确率为76.19%,预测集准确率为86.67%,其中校正集比原始光谱建模准确率提高了3.49%,预测集准确率较原始光谱建模结果未提高;为了提高建模效果,对灵武长枣原始光谱和预处理后的光谱分别采用连续投影算法(SPA)、无信息变量消除(UVE)、竞争性自适应加权抽样(CARS)和区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)等算法提取特征波长,建立PLS-DA分类判别模型,结果表明,MSC-CARS-PLS-DA为最优模型组合,校正集准确率为77.14%,预测集准确率为89.52%,建模准确率较原始光谱建模准确率分别提高了4.44%和2.85%。结果表明,Vis-NIR高光谱成像技术结合MSC-CARS-PLS-DA模型可实现灵武长枣损伤等级的快速识别。
文摘利用同步荧光光谱法对橙汁中原果汁含量进行定量分析。对样本的同步荧光光谱数据进行预处理然后选择不同的光谱波段结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立原果汁含量预测模型,并对预测集样本进行预测来验证模型的准确性以及此法的可行性。结果显示:平滑处理结合一阶导数处理后的光谱数据更加适用于模型建立;使用全波段光谱建立的模型性能优于区间波段所建立模型。最终得到的最优模型对预测集进行预测时所得预测均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为0.035832,决定系数(coefficient of determination,R2)为0.972570。由此可以说明同步荧光光谱法结合PLS可实现原果汁含量的定量分析。
