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高光谱成像的猕猴桃糖度无损检测方法 被引量：35
1
作者 许丽佳 陈铭 +2 位作者 王玉超 陈晓燕 雷小龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2188-2195,共8页
猕猴桃糖度是重要的猕猴桃内部品质衡量指标。传统的糖度检测耗时且有损样品,有效无损检测猕猴桃糖度含量对于其品质分级、储藏销售具有重大意义。基于高光谱成像技术的常见果蔬品质无损检测方法多数是采用竞争性自适应重加权算法(CARS... 猕猴桃糖度是重要的猕猴桃内部品质衡量指标。传统的糖度检测耗时且有损样品,有效无损检测猕猴桃糖度含量对于其品质分级、储藏销售具有重大意义。基于高光谱成像技术的常见果蔬品质无损检测方法多数是采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)、迭代保留信息变量法(IRIV)等算法中的某个单一算法提取特征光谱变量,而这些算法单独使用易导致预测结果的稳定性不足。对此,开展了基于高光谱成像技术的猕猴桃糖度的无损检测方法研究。以四川省雅安市“红阳”猕猴桃为研究对象,依次对猕猴桃样本编号并采集其在400~1000 nm波长范围内的高光谱图像,计算感兴趣区域的平均光谱作为样本的有效光谱信息;分别采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、直接正交信号校正(DOSC)等3种光谱数据预处理方法分析对预测模型精度的影响,对比结果显示DOSC的预处理效果最好;对预处理后的光谱分别采用一次降维(CARS,SPA,IRIV)、一次组合降维(CARS+SPA,CARS+IRIV)算法和二次组合降维算法((CARS+SPA)-SPA,(CARS+IRIV)-SPA))等7种算法提取特征光谱变量,并分别构建了预测猕猴桃糖度的3种模型,即支持向量回归机(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和极限学习机(ELM)模型;最后对比了基于不同特征提取方法的3种模型的预测精度。研究结果表明:ELM模型具有最好的预测性能,而SVR模型的预测性能最差;(CARS+IRIV)-SPA所选特征光谱变量输入LSSVM、ELM模型,其获得的预测结果均优于其他算法所选特征光谱变量输入对应模型所得的预测结果,证明了(CARS+IRIV)-SPA算法在提高猕猴桃糖度含量检测精度方面的有效性。对比不同方法的预测结果可知,(CARS+IRIV)-SPA-ELM对猕猴桃糖度的预测性能最优,其相关系数R c=0.9451,R p=0.8390,均方根误差RMSEC=0.4503,RMSEP=0.5983,预测相对分析误差RPD=2.5351,该方法为猕猴桃糖度的检测无损化、精准化、智能化发展提供了可靠的理论依据和技术支撑。 展开更多
关键词 猕猴桃 高光谱成像 糖度 特征光谱变量 极限学习机
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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 被引量：10
2
作者 饶利波 陈晓燕 庞涛 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期389-395,共7页
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... 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R_c=0.906 2,RMSEC为0.482 2,R_p=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。 展开更多
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
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气体传感器鉴别花椒产地研究 被引量：5
3
作者 庞涛 杨霄 +2 位作者 陈晓燕 陶怀亮 李蒙良 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第18期267-272,共6页
目前花椒产地鉴别基本以感官评定为主,缺乏客观性,在实施应用时难以做到量化和标准化,难以做出判断。因此设计研发一种快速鉴别花椒的智能装置。该装置以气体传感器阵列为核心,能够独立对花椒气味信息进行检测和鉴别,区分不同产地的同... 目前花椒产地鉴别基本以感官评定为主,缺乏客观性,在实施应用时难以做到量化和标准化,难以做出判断。因此设计研发一种快速鉴别花椒的智能装置。该装置以气体传感器阵列为核心,能够独立对花椒气味信息进行检测和鉴别,区分不同产地的同类花椒。利用主成分分析和WilksΛ统计分析对检测数据进行处理。提取主成分5个,累积贡献率为94.41%,其对应Fisher判别模型训练集平均准确率达到88.6%,验证集90%,WilksΛ统计分析最终选取8个变量,其对应判别Fisher模型训练集平均准确率91.82%,验证集95%。对WilksΛ统计所选取变量建立细分类交叉验证的Fisher判别模型,平均正确率达到97.27%,将模型移植到采集装置,完成智能花椒品种鉴别装置。该方法是一种简便高效的花椒品种鉴别方法,可为今后进一步研究花椒产地、分级提供检测仪器和理论依据。 展开更多
关键词 传感器 农作物 气体监测器 花椒产地鉴别 FISHER判别
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