基于联合区间偏最小二乘判别分析的猪肉近红外光谱定性建模分析 |
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引用本文: | 武小红,孙俊,武斌,唐凯.基于联合区间偏最小二乘判别分析的猪肉近红外光谱定性建模分析[J].激光与光电子学进展,2015(4):248-253. |
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作者姓名: | 武小红 孙俊 武斌 唐凯 |
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作者单位: | 江苏大学电气信息工程学院;江苏大学机械工业设施农业测控技术与装备重点实验室;滁州职业技术学院信息工程系 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(31471413);江苏省高校优势学科建设工程资助项目;四川省教育厅重点项目(12ZA070);安徽省高校优秀青年人才支持计划 |
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摘 要: | 为解决偏最小二乘判别分析(PLSDA)建模时光谱区域中的噪声及冗余信息干扰问题,提出一种基于联合区间偏最小二乘判别分析(Si PLSDA)算法,并将该算法应用于猪肉近红外光谱的定性建模分析。Si PLSDA利用联合区间偏最小二乘回归(Si PLS)进行光谱特征区域筛选,在筛选出来的光谱区域内建立数据的定性预测模型。采用Antaris II快速傅里叶变换近红外光谱分析仪获取波数范围为10000~4000 cm-1的猪肉样本近红外光谱,采用标准正态变量变换(SNV)进行近红外光谱的预处理,用Si PLSDA建立猪肉近红外光谱的定性模型。实验结果表明,Si PLSDA建立的预测模型对猪肉储藏时间的识别率达到93.94%,高于基于全光谱区域建立的PLSDA预测模型的识别率。
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关 键 词: | 光谱学 近红外光谱 猪肉 定性建模 偏最小二乘判别分析 联合区间偏最小二乘回归 |
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