基于SG-CARS-IBP的圣女果可溶性固形物可见/近红外光谱无损检测

圣女果可溶性固形物(SSC)含量对圣女果内部品质影响至关重要,但基于高光谱成像及介电性质特征的SSC检测技术存在局限性,且目前鲜见圣女果SSC无损检测模型。为实现圣女果SSC的无损检测,提出基于圣女果可见/近红外光谱特征的SCC预测模型构建,及改进的BP神经网络算法研究,以期解决圣女果内部品质的快速无损检测。以圣女果为研究对象,试验样本188个,将其划分为训练集150个和测试集38个,采用可见/近红外光谱采集系统获取350～1 000 nm范围内的圣女果表面反射强度,经光谱校正得样本反射率,为增强信噪比,截取481.15～800.03 nm范围内的光谱波段作为有效波段进行分析。通过对比三种预处理模型,对有效波段进行SG平滑(Savitzky-Golay Smoothing)预处理,建立BP神经网络预测模型,测试集决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)分别为0.578 5和0.563 9;在此基础上,对BP神经网络的网络结构进行改进,寻求BP神经网络最优预测结构,计算输出层与期望值间误差,调整网络结构参数,将隐含层学习率和神经元个数分别设置为0.01和5,建立改进...     

可见/近红外光谱结合GWO-SVM对千禧番茄的分类鉴别

千禧番茄营养丰富且酸甜可口，不同千禧番茄品种的风味和营养价值均有明显差异，尤其是番茄红素、柠檬酸、维生素C和氨基酸含量的差异较大。传统人工分类方式效率低、主观性强、误检率高等问题亟待解决。为筛选综合营养价值高且风味佳的千禧番茄品种，实现千禧番茄快速准确分类，提出了基于千禧番茄光谱特征的分类模型构建及GWO优化SVM算法研究，以期解决千禧番茄自动化分类问题。以四个品种千禧番茄作为研究对象，试验样本240个，将其按2∶1比例划分为训练集160个和测试集80个样本，利用可见-近红外光谱采集系统获取350～1 000 nm范围内的千禧番茄反射强度，经光谱校正得样本反射率；为增强信噪比，截取481.15～800.03 nm范围内的光谱波段作为有效波段。由于数据采集过程受无关信息干扰影响建模效果，故将平滑点数设置为3进行Savitzky-Golay（SG）平滑预处理。预处理后采用连续投影算法（SPA）提取特征波长变量，优选得到11个特征波长反射率作为输入矩阵X，预设样本变量1，2，3和4作为输出矩阵Y，利用支持向量机（SVM）建立SPA-SVM千禧番茄定性分类模型，训练集和测试集平均分类准确率分别为59.38%和48.75%；在此基础上，引入灰狼优化算法（GWO）对训练集160个样本训练，寻求SVM最优惩罚系数（c）和核函数参数（g），根据模型训练结果对测试集80个样本预测，建立SPA-GWO-SVM千禧番茄分类模型，训练集和测试集平均分类准确率分别为100%和81.25%。研究结果表明：经灰狼算法优化后的支持向量机模型性能明显提高，其中训练集和测试集平均分类准确率分别提高了40.62%和32.50%，灰狼优化算法可用于提高支持向量机的分类性能，实现对千禧番茄品种的分类。本研究为千禧番茄及其他果蔬快速准确分类提供了新的思路和方法。     

不同预处理方法对多位置种蛋性别鉴定的影响研究

由于猪瘟影响,鸡蛋作为动物性蛋白的需求大幅增加,蛋鸡养殖行业也在逐步发展与壮大以满足人们的需求.如何在幼雏阶段甚至胚胎发育阶段能够简单、准确与方便地判断出雌雄,对蛋鸡养殖行业的发展具有重要意义.对此,选用96个壳色相近、表面无裂纹的新鲜种鸡蛋,以其可见/近红外漫反射光谱为研究对象,探讨数据采集位置、光谱预处理方法对种蛋...