【摘 要】
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目的:在900～1700 nm的波长范围内采集苹果的近红外光谱数据,结合化学计量学方法对糖分含量进行无损检测.方法:先对光谱数据依次进行基线校正、散射校正、平滑和尺度缩放,以交叉验证的均方根误差最小选出最佳的预处理方法.采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)分别选取7,52个特征变量.分别以连续投影算法选取的特征变量、竞争性自适应重加权算法选取的特征变量、两种方法选出的特征变量的组合作为输入自变量,建立线性偏最小二乘回归法模型和非线性的极限学习机模型.结果:组合的特征变量建模效果优
【机 构】
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塔里木大学信息工程学院,新疆 阿拉尔 843300;南京理工大学理学院,江苏 南京 210094;塔里木大学信息工程学院,新疆 阿拉尔 843300
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目的:在900～1700 nm的波长范围内采集苹果的近红外光谱数据,结合化学计量学方法对糖分含量进行无损检测.方法:先对光谱数据依次进行基线校正、散射校正、平滑和尺度缩放,以交叉验证的均方根误差最小选出最佳的预处理方法.采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)分别选取7,52个特征变量.分别以连续投影算法选取的特征变量、竞争性自适应重加权算法选取的特征变量、两种方法选出的特征变量的组合作为输入自变量,建立线性偏最小二乘回归法模型和非线性的极限学习机模型.结果:组合的特征变量建模效果优于单一方法选出的特征变量的建模效果,非线性模型优于线性模型.结论:采用组合的特征变量,建立极限学习机模型,预测效果最优,训练集的均方根误差为0.7101,拟合优度为0.8838,测试集的均方根误差为0.6375,拟合优度为0.8945.
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