臍橙糖度近紅外光譜在線檢測數(shù)學模型優(yōu)化研究

摘要：目的是優(yōu)化臍橙糖度近紅外光譜在線檢測數(shù)學模型,提高檢測精度.在700.28～933.79 nm光譜范圍內,根據建模集樣品在不同波長處的變異系數(shù),選擇基準波長點,計算樣品的反射比光譜.吸光度和反射比光譜,經不同光譜預處理后,分別采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回歸法(LSSVR),建立臍橙糖度近紅外光譜在線檢測數(shù)學模型.采用30個未參與建模的臍橙樣品評價模型的性能,經比較,采用一階微分處理后的反射比光譜建立的LSSVR模型預測效果最優(yōu),模型預測相關系數(shù)為0.85,預測均方根誤差為0.41.Brix.實驗結果表明基準波長點、一階微分和LSSVR相結合的優(yōu)化方法在提高臍橙糖度近紅外光譜在線檢測精度方面具有可行性. 作者： 孫旭東  郝勇  高榮杰  歐陽愛國  劉燕德 Author： SUN Xu-dong  HAO Yong  GAO Rong-jie  OUYANG Ai-guo  LIU Yan-de 作者單位： 華東交通大學機電工程學院,光機電技術及應用研究所,江西南昌330013 期 刊： 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(5) 分類號： S123 O434 關鍵詞： 近紅外光譜    在線    優(yōu)化    臍橙    糖度    機標分類號： TS2 R31 機標關鍵詞： 臍橙    糖度    近紅外光譜    在線檢測    數(shù)學模型    優(yōu)化研究    Near Infrared Spectroscopy    Navel Orange    Sugar Content    Model    比光譜    偏最小二乘法    模型預測    檢測精度    基準波長    計算樣品    反射    均方根誤差    光譜預處理    支持向量 基金項目： 國家科技支撐計劃項目，江西省自然科學基金項目，江西省對外科技合作計劃項目，江西省主要學科學術和技術帶頭人培養(yǎng)對象計劃項目 臍橙糖度近紅外光譜在線檢測數(shù)學模型優(yōu)化研究[期刊論文]  光譜學與光譜分析 --2011, 31(5)孫旭東  郝勇  高榮杰  歐陽愛國  劉燕德目的是優(yōu)化臍橙糖度近紅外光譜在線檢測數(shù)學模型,提高檢測精度.在700.28～933.79 nm光譜范圍內,根據建模集樣品在不同波長處的變異系數(shù),選擇基準波長點,計算樣品的反射比光譜.吸光度和反射比光譜,經不同光譜預處理后,分別...

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