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1.
[目的]为了检测马铃薯的饲用品质,用近红外光谱法建立马铃薯可溶性固形物含量(SSC)快速测定模型.[方法]以偏最小二乘法(PLS)建立原始光谱的校正模型为基础,用蒙特卡洛交互验证法剔除异常样本,经比较选择标准正态变量和均值中心化算法进行光谱预处理、光谱-参考值共生距离法划分样本集,然后对所得数据分别以PLS和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定量校正模型,并用竞争性自适应重加权采样法和风驱动-差分进化混合算法完成相应模型的特征波长和参数优化.[结果]优化的PLS模型和LS-SVM模型波长变量分别减至全光谱的8.67％、67.80％,二者的Rc 2、Rp 2、RMSEC、RMSEP、RPD分别为0.9708、0.9542、0.2586、0.2628、5.91和0.9873、0.9830、0.1705、0.1734、8.96,LS-SVM模型的各项性能指标全面优于PLS模型.[结论]2种定量模型均可用于马铃薯SSC的实际检测工作. 相似文献
2.
《安徽农业科学》2020,(8)
为了实现对草莓内部可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)客观、准确、快速和无损检测,采用近红外光谱结合竞争性自适应重加权算法采样(CARS)变量选择以及多变量校正分析的测定方法。164个草莓样本被分成校正集(123个)和预测集(41个)。基于全光谱数据,通过CARS算法获得了可以表征原始光谱信息的117个特征光谱变量。全光谱变量和特征光谱变量分别作为输入构建了偏最小二乘回归PLS和多元线性回归MLR模型,通过比较3类模型发现,基于特征光谱的PLS模型(即CARS-PLS模型)对草莓内部可溶性固形物含量测定性能最优,针对预测集样本,模型预测相关系数r_P和均方跟误差RMSEP分别为0.950 9和0.335 2。 相似文献
3.
基于漫反射法的番石榴可溶性固形物含量（SSC）无损检测中,确定番石榴最佳光谱取样的位置和数量,对提高检测精度具有重要意义。分别采集番石榴顶端、赤道和底部区域漫反射光谱,每个区域采集4 处,以赤道1处、赤道4 处平均和全部12 处平均光谱作为各样本的光谱,建立PLS 模型并对独立预测集样本进行预测。结果显示,12 处平均光谱数据建模效果最好,其预测相关系数Rp=0.962,预测均方根误差RMSEP=0.432;赤道4 处平均光谱建模效果次之,Rp=0.793,RMSEP 为0.588;赤道1 处光谱建模效果最差,Rp=0.687,RMSEP=0.599。再经过连续投影算法（SPA）筛选全谱变量,得到23 个特征波长,此时PLS 模型的Rp=0.902,RMSEP=0.438。试验结果表明,番石榴多处平均的漫反射光谱充分携带其内在品质信息,建模效果优于单处或单区域采样光谱。 相似文献
4.
【目的】研究成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测技术,为及时、准确地掌握成熟期梨果实的内部品质特性及田间管理、适时采收、合理储藏提供依据。【方法】基于近红外漫反射光谱检测技术分别建立了成熟期砀山酥梨可溶性固形物含量的偏最小二乘(PLS)、广义回归神经网络(GRNN)和偏最小二乘支持向量机动态预测模型(LSSVM),并综合评价了无信息变量消除法(UVE)优选有效特征波数对于简化模型、提高预测性能的影响。【结果】UVE算法能够很好地提高建模效率、有效改善GRNN和LSSVM模型预测精度,而对PLS分析模型效果不明显。3种模型中,LSSVM模型比GRNN和PLS模型具有明显优势,其中UVE-LSSVM模型具有最佳预测精度和适用性,其校正相关系数(Rc)为0.988,校正均方根误差(RMSEC)为0.074,预测相关系数(Rp)为0.922,预测均方根误差(RMSEP)为0.162。【结论】基于近红外光谱技术的UVE-LSSVM模型可用于成熟期梨可溶性固形物含量的无损检测。 相似文献
5.
提出一种应用高光谱成像技术检测葡萄可溶性固形物含量的方法。使用高光谱成像系统采集葡萄漫反射光谱,在500~1 000 nm光谱,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)进行光程校正,结合一阶微分(1-Der)、二阶微分(2-Der)、Savitzky-Golay(S-G)平滑方法及其组合对原始光谱进行预处理,建立可溶性固形物含量的偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)模型。结果表明:采用PLS和SMLR建模方法均取得较好的预测效果。采用经过MSC、1-Der和S-G平滑相结合预处理后的光谱建立PLS预测模型,校正集的相关系数Rc为0.979 1,RMSEC为0.265,预测集的相关系数Rp为0.962 0,RMSEP为0.372;采用原始光谱、1-Der和SG平滑相结合预处理后的光谱建立SMLR预测模型,校正集的相关系数Rc为0.967 8,RMSEC为0.327,预测集的相关系数Rp为0.947 2,RMSEP为0.394。以上表明,基于高光谱成像技术可以实现采后葡萄可溶性固形物含量的准确无损检测。 相似文献
6.
《山西农业大学学报(自然科学版)》2019,(5)
[目的]本文利用可见/近红外光谱定量检测山西省不同产区晋虞1号桃的可溶性固形物(Soluble solids content,SSC)含量,旨在建立一个简单有效、适应性能好的校正模型为后续在线检测设备的开发与利用提供模型参考。[方法]采集3个产区桃的可见/近红外漫反射光谱,选择不同的预处理方法消除客观因素对原始光谱的影响,比较发现SG平滑+多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)预处理方法建模结果最优。采用Kennard-Stone算法以3∶1比例划分样品集,其中校正集270个用于建立PLS模型,预测集90个用于评价模型性能。为了简化模型运算量、提高模型预测性能使用蒙特卡罗无信息变量消除(Monte Carlo uninformative variables elimination,MCUVE)与连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)相结合筛选有效特征波长。最后,比较了偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法所建单一产地和混合产地下晋虞1号桃SSC含量可见/近红外光谱模型的预测能力。[结果]与单一产地和两两混合产地模型相比,混合3产地桃校正集样本建立的模型预测效果最好,预测的相关系数(Rp)和预测的均方根误差(RMSEP)分别为0.949和0.652°Brix。[结论]利用多个产地的晋虞1号桃样本建立的混合模型具有较强的包容性,可提高对晋虞1号桃SSC含量的预测精度,减小产地差异对SSC含量可见/近红外光谱检测的影响。本文可为山西省内晋虞1号桃内部品质SSC含量的无损检测模型提供了理论基础。 相似文献
7.
基于多光谱成像技术对牛肉干中水分含量的快速无损检测方法进行研究,通过对比最小二乘回归(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和误差反向传播神经网络(BPNN)所建预测模型的性能,发现BPNN模型对牛肉干水分含量预测效果最佳,其确定系数(Rp2)、预测集均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别为0.941、3.602％和4.142.结果表明,光谱吸收度是检测牛肉干水分含量的重要特征,BPNN结合多光谱建立的预测模型精度较高,鲁棒性较好,在牛肉干水分的实时无损检测中具有良好的应用前景. 相似文献
8.
为准确预测苹果糖度,基于傅里叶变换近红外光谱、偏最小二乘法和深度学习技术,建立了不同的苹果糖度预测模型.使用傅里叶变换近红外光谱仪和折光仪采集160个苹果的光谱与糖度信息,建立不同光谱预处理方法的偏最小二乘法(Partial least square,PLS)模型,通过常用的竞争性自适应重加权算法减少PLS模型计算量,对比得到最好的PLS模型预测精度;使用深度学习的MobileNetV2网络构建苹果糖度预测模型,调整最适合的模型构建参数.试验结果表明:经过标准正态变量变换(Standard normal variate,SNV)光谱预处理的PLS模型预测精度最高,其预测模型相关系数(Rp)为0.9333、均方根误差(RMSEP)为0.4765°Brix,特征波长筛选可减少计算量,但会使预测模型精度稍微下降;经过数据增强处理的MobileNetV2模型可以获得一定的糖度预测精度,其Rp为0.8431、RMSEP为0.8984°Brix.结果 表明,基于深度学习的MobileNetV2网络结构训练得到的糖度预测模型具有一定的可行性,但SNV预处理的全波段PLS模型精度最高,PLS建模依然是小批量样本建模简单高效的方法. 相似文献
9.
利用高光谱技术对河套灌区土壤铵态氮含量检测过程中,为降低高光谱数据中存在的冗余变量信息对模型预测精度的影响。本文针对河套灌区土壤铵态氮含量提出了一种竞争性自适应重加权算法(CARS)和模拟退火算法(SAA)相结合的特征变量筛选方法,并建立偏最小二乘回归(PLSR)和随机森林回归(RF)相结合的预测模型(PLSR-RF、RF-PLSR)。结果表明,CARS-SAA能有效筛选变量个数和减小计算量,并稳定模型预测精度。其中,CARS-SAA-PLSR-RF模型的预测精度最佳,验证集的决定系数R2为0.902、均方根误差RMSE为1.583mg·kg-1、相对分析误差RPD为3.198。具有很好的预测效果,可知CARS-SAA是一种有效的高光谱特征变量筛选方法,在提高预测精度的同时简化了模型的运算。该模型结合高光谱技术可以对河套灌区土壤铵态氮含量进行快速有效的无损检测。 相似文献
10.
基于便携式近红外光谱仪检测梨可溶性固形物 总被引：1，自引：0，他引：1
探索采用便携式近红外光谱仪,利用不同光谱预处理算法及波长优选法建立检测模型检测梨可溶性固形物含量(SSC)的可行性。比较了一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)等9种预处理方法进行PLS建模的效果,确定最佳预处理方法。用相关系数法、无信息变量消除法(UVE)、向后区间偏最小二乘法(biPLS)和向后区间偏最小二乘法结合遗传算法(biPLS+GA)优选波长,用偏最小二乘法(PLS)建立梨SSC的定标模型,根据各个模型的校正集和预测集的相关系数(r)和交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)评价定标模型的精度和稳定性。结果表明:经过SNV预处理后的建模效果最好,校正集和预测集的相关系数r分别为0.890 8和0.868 9,RMSECV和RMSEP分别为0.592 5和0.630 8;相较于其他3种波长优选法,biPLS+GA方法不仅优选的波长数少,而且所建模型的预测效果更好,校正集和预测集的相关系数分别为0.887 9和0.891 0,RMSECV和RMSEP分别为0.599 9和0.571 3。 相似文献
11.
研究利用近红外光谱分析技术定量测定茶叶中咖啡碱的含量,目的是通过变量筛选简化模型并提高预测精度.试验中以135个来自大闽食品公司的茶叶作为研究对象,利用基于小波系数蒙特卡罗无信息变量消除法(WT-MC-UVE)进行变量筛选并结合偏最小二乘法(PLS)建立咖啡碱定量分析模型,选择交互验证均方根误差(RMSECV)和预测集均方根误差(RMSEP)以及预测相关系数(Rp)作为模型的评价指标.应用 WT-MC-UVE筛选的90个变量所建立的模型,交互验证均方根误差,预测卷均方根误差,预测相关系数分别为0.1248、0.1611和0.9574.结果表明,该方法有效可行. 相似文献
12.
研究利用近红外光谱分析技术定量测定茶叶中咖啡碱的含量,目的是通过变量筛选简化模型并提高预测精度。试验中以135个来自大闽食品公司的茶叶作为研究对象,利用基于小波系数蒙特卡罗无信息变量消除法(WT-MC-UVE)进行变量筛选并结合偏最小二乘法(PLS)建立咖啡碱定量分析模型,选择交互验证均方根误差(RMSECV)和预测集均方根误差(RMSEP)以及预测相关系数(Rp)作为模型的评价指标。应用WT-MC-UVE筛选的90个变量所建立的模型,交互验证均方根误差,预测卷均方根误差,预测相关系数分别为0.124 8、0.1611和0.957 4。结果表明,该方法有效可行。 相似文献
13.
柑桔叶片可溶性糖近红外检测非线性模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了监督柑桔叶片是否缺乏营养元素,对叶片可溶性糖进行分析。采用近红外光谱技术结合误差反馈神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定量剖析非线性模型,运用主成分分析(PCA)进行数据压缩、无信息变量消除算法(UVE)和连续投影算法(SPA)进行有效波段筛选的方法来优化模型的输入变量,提高了模型检测精度。同时,利用Savitzke-Golay平滑(S-G)、多元散色校正(MSC)、导数和基线校正(Baseline)等预处理方法进行数据变换,来确定最佳建模方法。结果表明:波长筛选能优化模型,并提高运算速度,其中PCA优化效果最为明显,可溶性糖的相关系数Rp达到最大为0.91,均方根误差RMSEP最小为4.82,显著提高了模型的检测精度和稳健性,经过优化的输入变量所建模型,能够满足定量检测的要求,具有一定的可行性。 相似文献
14.
鸡蛋蛋白pH可见/近红外光谱在线检测信息变量提取研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用可见/近红外光谱在线检测鸡蛋品质中的蛋白pH, 采用漫反射方式进行光谱采集.采用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)和蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)分别优化鸡蛋蛋白pH可见/近红外光谱的信息区间组合及筛选有效建模变量数.经过最优预处理方法一阶导数对光谱进行预处理校正后,BiPLS方法筛选的区间分隔最优数为25,对应信息区间为598.33~617.55 nm、636.63~655.58 nm、783.25~800.72 nm和852.24~885.82 nm.利用MC-UVE方法筛选出来的最佳建模变量数为250个,BiPLS模型的Rp为0.827和RMSEP值为0.094;MC-UVE-PLS模型的Rp为0.833和RMSEP值为0.086.结果表明利用蒙特卡罗无信息变量消除方法可以有效选择建模变量,既克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题,又能提高模型的稳定性和多元校正的预测精度. 相似文献
15.
以晚熟脐橙为试材,采用近红外光谱技术与常规检测分析相结合的方法,对比和评价了基于果面和果汁光
谱信息的脐橙可溶性固形物(TSS)含量预测模型精度,并筛选了可溶性固形物预测特征光谱.通过对果面和果汁原
始光谱的多元散射校正(MSC)预处理,利用偏最小二乘法(PLS)分别建立了TSS预测模型,其中,当果面光谱主因
子为5时,其对于可溶性固形物预测相关系数为最大(R=0.8367)、预测均方根误差(RMSEP)为最小(RMSEP=
0.4903);而当果汁光谱主因子为8时,其对果汁可溶性固形物的预测相关系数为最大(R=0.9058)、预测均方根
误差为最小(RMSEP=0.5236).采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对果面和果汁光谱特征波段组合进行筛选,
获得果面光谱建模特征波段组合为1000~1107,1750~1857,2071~2177和2178~2284nm,建立的校正集和
预测集模型相关系数分别为0.9462和0.9020,RMSECV为0.3596,RMSEP为0.4309;获得用于果汁光谱建模
的特征波段组合为1000~1125,1251~1375,1376~1500和1626~1750nm,校正和预测模型相关系数分别为
0.9894和0.9596,RMSECV为0.1631,RMSEP为0.3128.结果表明:试验所筛选出的果面和果汁近红外光谱
特征波段组合建立的校正模型,均可用于晚熟脐橙TSS含量的无损检测,果汁光谱对于甜橙果实固形物含量预测
精度高于果面光谱,近红外光谱技术用于橙汁固形物检测是可行的. 相似文献
16.
[目的]研究不同产地库尔勒香梨萼端黑斑病对果实品质的影响。[方法]以沙依东园艺场和阿克苏地区生产的库尔勒香梨为试验材料,通过对贮藏过程中健康梨和感病梨色差(L、a、b值)、可溶性固形物含量和果实硬度的测定,研究不同产地库尔勒香梨萼端黑斑病对果实品质的影响。[结果]沙依东健康梨L和b值大于阿克苏,a值小于阿克苏。同一产地健康梨和感病梨L、a、b值差异显著,感病梨a和b值大于健康梨,L值小于健康梨。2个产地库尔勒香梨果实的可溶性固形物含量和果实硬度均呈逐渐下降趋势,感病梨中2个指标的下降速度比健康梨更快。沙依东库尔勒香梨的可溶性固形物含量变化较小,因而品质较好。[结论]该研究为提高库尔勒香梨果实品质和控制其萼端黑斑病的发生提供理论依据。 相似文献
17.
为实现杏树叶片含水率数据的准确获取，对新疆南疆杏树的节水灌溉提供科学指导，本研究使用近红外光谱技术对杏树叶片含水率进行预测。采集1 000～1 800 nm范围内‘小白杏’叶片的光谱数据，使用多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）、均值中心化（MC）、归一化处理（Nor）4种方法对原始光谱进行预处理，采用竞争性自适应重加权算法（CARS）及随机蛙跳算法（RF）获取特征波段，分别建立基于不同预处理方法的全波段及特征波段的偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络预测模型。结果表明MSC为最佳预处理方法，最佳预测模型为MSC-CARS-BP神经网络模型，所建模型预测相关系数Rp为0.986，预测均方根误差RMSEP为0.404，剩余预测偏差RPD为6.09，模型具有较好的预测能力，因此近红外光谱技术可以用于杏树叶片含水率的快速检测。 相似文献
18.
[目的]研究结合WT预处理的近红外光谱PLS算法模型预测鲜枣糖度的方法。[方法]用S-G、MSC、FD、SD、WT和WT＋MSC 6种预处理法,SMLR、PCR和PLS 3种算法模型,对60个鲜枣样品的近红外光谱数据进行预处理、糖度预测和建模精度分析,建立最佳算法的数学模型。[结果]在鲜枣糖度近红外光谱预处理阶段引进小波变换方法去除导数光谱噪声,得到了很好的去噪效果。不同的小波函数、分解尺度使消噪的结果有所不同。与常见的光谱预处理法相比,在选用db4-3小波函数、默认阈值情况下,采用WT＋MSC预处理及建模算法为PLS时所建立的模型最好,其相关系数R为0.919 02,校正集标准差RMSEC为0.863,预测集标准差RMSEP为1.71。[结论]结合小波变换预处理的PLS算法模型可有效预测鲜枣糖度,改善模型的预测精度。 相似文献
19.
《天津农学院学报》2020,(1)
将近红外漫反射光谱技术与CARS-PLS相结合,建立一种规模化奶牛场粪污治理过程中全环节粪便中总氮含量的快速检测方法。采集111个粪污治理全过程环节粪便样品的近红外漫反射光谱,利用间隔偏最小二乘法(iPLS)、联合偏最小二乘法(siPLS)和竞争自适应重加权抽样法(CARS)进行建模变量选择。全波长建模的相关系数(R)为0.928,预测均方根误差(RMSEP)为0.161 3%;iPLS变量选择后的相关系数为0.926,RMSEP为0.151 4%;siPLS变量选择后的相关系数为0.928,RMSEP为0.149 1%;CARS变量选择后的相关系数为0.981,RMSEP为0.084 1%。上述结果表明:通过变量选择可以良好地提升模型的预测精度,而3种变量选择方法中通过CARS法进行建模变量的选择可以更大地降低预测误差,提高预测精度。该研究为开发现场便捷式近红外光谱仪器提供了理论基础。 相似文献
20.
《浙江农林大学学报》2015,(6)
为了提高应用近红外光谱技术无损检测雷竹Phyllostachys violascens竹笋硬度的精度,研究了雷竹笋硬度光谱检测模型的优化方法。首先对雷竹笋原始光谱进行正态变量变换(SNV),然后采用后向间偏最小二乘法(bi PLS)去除部分与竹笋硬度无关的变量,随后进一步采用竞争性自适应权重法(CARS)剔除无关变量,最后采用连续投影算法(SPA)将光谱变量个数从1 557个减少为25个。最终,bi PLS-CARS-SPA模型的交叉验证相关系数(rcv),预测相关系数(rp),交叉验证均方误差(RMSECV)以及预测均方误差(RMSEP)分别为0.984,0.926,0.300 N·cm-2和0.625 N·cm-2,优于其他几种常见的变量选择方法及其组合。研究结果表明,bi PLS-CARS-SPA方法所选特征变量避开了水分强吸收峰的影响,具有实际的物理表征意义,为竹笋硬度在线快速检测、筛选和指导切削设备的研发提供了重要的理论依据。 相似文献