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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
饶利波
陈晓燕
庞涛
机构
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
出处
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期389-395,共7页
基金
四川省教育厅自然科学项目(17ZB0333)资助~~
文摘
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。
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
Keywords
soluble solid content
backward interval partial least squares(Bipls)
competitive adaptive reweighted sampling(CARS)
partial least squares(PLS)
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
TS255.7 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
饶利波
陈晓燕
庞涛
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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