本文關(guān)鍵詞：近紅外光譜的蘋果內(nèi)部品質(zhì)在線檢測模型優(yōu)化

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【摘要】：利用近紅外光譜技術(shù)在線檢測水果內(nèi)部品質(zhì)的關(guān)鍵是獲取精度高穩(wěn)健性好的定量分析模型。研究開發(fā)了短波近紅外光譜蘋果品質(zhì)在線檢測系統(tǒng),試驗時蘋果樣本傳輸速度為5個/s,以漫反射方式采集,有效光譜范圍為500~1100 nm。經(jīng)光譜強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)化校正后,有比較的采用遺傳算法、連續(xù)投影算法和蟻群優(yōu)化算法等提取特征變量,分別建立偏最小二乘模型,同時分析了這三種方法提取光譜特征變量的搜索機(jī)制。特征變量提取方法建立的預(yù)測模型所用變量顯著減少,預(yù)測效果均優(yōu)于全光譜模型,且能提高運(yùn)算速度,增強(qiáng)模型的穩(wěn)健性;其中又以蟻群優(yōu)化算法的模型預(yù)測能力最佳,預(yù)測集相關(guān)系數(shù)R為0.9358,預(yù)測均方根誤差RMSEP為0.2619。研究結(jié)果表明,近紅外光譜結(jié)合特征變量提取方法可以建立高效的蘋果可溶性固形物含量在線檢測模型,在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用方面具有很大潛力。
【作者單位】： 江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院;國家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心;中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 近紅外光譜 在線檢測 特征提取 蟻群優(yōu)化算法 遺傳算法 連續(xù)投影算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(31501216) 國家科技支撐計劃(2015BAD19B03) 江蘇大學(xué)高級人才基金(15JDG169) 江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20150502)
【分類號】：O657.33;TS255.7
【正文快照】： 產(chǎn)品快速無損檢測技術(shù)與裝備近紅外光譜是分子振動光譜的倍頻和合頻吸收譜,包含樣品中有機(jī)分子含氫基團(tuán)的特征信息,適于碳?xì)溆袡C(jī)物成分和特性的分析評價。近紅外光譜技術(shù)與傳統(tǒng)分析方法相比,具有不破壞樣品和一般不需預(yù)處理的顯著優(yōu)勢,適合于現(xiàn)場快速分析和在線檢測[1~3],已在

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：943979