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| 基于可见-近红外光谱预测灵武长枣脆度及模型优化 | |
| 作者单位： | ;1.宁夏大学农学院;2.宁夏大学土木水利工程学院 |
| 摘 要： | 利用可见-近红外光谱对在4℃下冷藏24 h的灵武长枣脆度进行检测,并建立了最优模型。通过400~1 000 nm高光谱成像系统采集了112个长枣图像,对原始光谱与经SNV,MSC、S-G、1ST、2ND、SNV+1ST、MSC+1ST、SNV+2ND、MSC+2ND、SNV+S-G、MSC+S-G预处理后光谱的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行了对比分析;采用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权法(CARS)提取特征波长,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型;将经预处理后的简化PLSR模型与全波段PLSR模型进行了对比分析。结果表明,采用标准归一化法(SNV)预处理后的PLSR模型优于原光谱及其他预处理方法;提取特征波长后建立的CARS-PLSR模型优于CARS-PCR模型和全波段PLSR模型,其相关系数(RP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.919、1.121。这表明,基于可见-近红外光谱检测冷藏灵武长枣脆度是可行的,SNVCARS-PLSR模型最佳。 |
| 关 键 词： | 可见-近红外光谱 灵武长枣 脆度 模型优化 |
The model of predicting of the brittleness of Lingwu jujube by visible-near infrared spectroscopy and its optimization |
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| Abstract: | |
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