遗传算法结合区间偏最小二乘法在草莓酸度近红外光谱检测的研究

艾施荣; 刘木华

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遗传算法结合区间偏最小二乘法在草莓酸度近红外光谱检测的研究

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为探索近红外漫反射光谱技术快速无损检测草莓酸度的新方法,共采集了100颗草莓漫反射近红外光谱数据(波长范围1 000～1 800 nm).通过采用标准正交变换(SNV)对原始光谱进行预处理后,将全光谱分为10个子区间,通过样本交互验证法优化每个子区间的最佳主成分数并计算区间对应的交互验证均方根误差(RMSECV),得到第4个子区间(共 80个特征波长)对应的预测均方根误差最小.采用遗传算法对第4子区间内的波数点进一步优选出1 483,1 482,1 485,1 460 nm 4个波数点,用这4个波长的光谱信息建立的草莓近红外酸度模型预测集相关系数为 0.937 5,预测集均方根误差为 0.072.结果表明:间隔偏最小二乘法结合遗传算法能筛选出最优波长并能减少建模所用变量,提高检测精度,保证模型的稳健性.

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来源
《江西农业大学学报》 |2010年第3期|633-636|共4页
作者
艾施荣; 刘木华;
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作者单位

江西农业大学;

软件学院;

江西;

南昌;

330045;

江西农业大学;

工学院;

江西;

南昌;

330045;

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正文语种 chi
中图分类光在农业上的应用;
关键词
酸度; 遗传算法; 近红外漫反射光谱; 间隔偏最小二乘法;

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