苹果酸度可见-近红外无损测定模型设计与优化

苹果酸度可见-近红外无损测定模型设计与优化

O657.3; 针对苹果酸度可见-近红外无损测定,设计了一套优化的偏最小二乘(PLS)定量预测模型.首先,采用Savitzky-Golay平滑结合小波变换对光谱数据进行预处理,再通过连续投影法(SPA)生成建模集,同时通过竞争自适应重加权采样法(CARS)和SPA生成建模备选集.随后从建模备选集中以优胜劣汰的方式逐次追加波长变量至建模集,并根据建模集构建预测模型,直至决定系数的变化趋于稳定.实验结果表明:利用优化的PLS模型进行苹果酸度预测时,其决定系数与相对分析误差分别达到0.9776与6.6812,且选取的波长变量数由129项降至36项,明显优于SPA和CARS法.本方法在保证模型精度的同...

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Veröffentlicht in:量子电子学报 2022, Vol.39 (4), p.531-540
Hauptverfasser: 张云琪, 崔超远, 陈永, 鲁翠萍
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:O657.3; 针对苹果酸度可见-近红外无损测定,设计了一套优化的偏最小二乘(PLS)定量预测模型.首先,采用Savitzky-Golay平滑结合小波变换对光谱数据进行预处理,再通过连续投影法(SPA)生成建模集,同时通过竞争自适应重加权采样法(CARS)和SPA生成建模备选集.随后从建模备选集中以优胜劣汰的方式逐次追加波长变量至建模集,并根据建模集构建预测模型,直至决定系数的变化趋于稳定.实验结果表明:利用优化的PLS模型进行苹果酸度预测时,其决定系数与相对分析误差分别达到0.9776与6.6812,且选取的波长变量数由129项降至36项,明显优于SPA和CARS法.本方法在保证模型精度的同时降低了其复杂程度,为苹果酸度在线无损测定模型的建立提供了重要参考.
ISSN:1007-5461
DOI:10.3969/j.issn.1007-5461.2022.04.007