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1.
为快速准确检测马铃薯加工品质,对希森3号及希森6号马铃薯的加工品质指标干物质和还原糖含量在马铃薯内部的分布规律进行研究。通过试验得出,两种马铃薯干物质含量在马铃薯中呈与马铃薯形状相似的椭球分布,在中心部位有最小值。采用拟牛顿算法和通用全局优化算法,结合对试验数据进行多元非线性回归分析,得出希森3号和希森6号马铃薯干物质含量关于检测点坐标值x、y和z的回归模型,决定系数分别为0.909 9和0.912 3,均能有效预测马铃薯干物质含量。马铃薯还原糖含量在马铃薯中心位置含量最高,由中心向表皮还原糖含量逐渐降低,在马铃薯茎部的还原糖含量低于马铃薯顶部关于中心对称位置的还原糖含量。两种马铃薯还原糖含量的多元非线性回归模型,决定系数分别为0.833 6和0.824 6,可预测马铃薯内部各点还原糖含量。通过对试验数据归纳分析得出,马铃薯靠近表皮位置干物质含量高,还原糖含量低,适合加工薯片薯条。 相似文献
2.
采用可见-近红外高光谱检测系统对马铃薯中干物质进行快速检测,并最终实现其分布状态的可视化。采用9种光谱预处理方法对采集的马铃薯高光谱数据进行分析对比,得到标准正态变量(SNV)结合Savitzky-Golay平滑(SG)和一阶导数(FD)的预处理方法效果最好。经过光谱预处理后,采用正自适应加权算法-连续投影法(CARSSPA)对光谱进行特征变量提取,获得22个变量。对所选变量不同的建模方法进行了比较,以偏最小二乘回归(PLSR)模型预测效果最优,预测集决定系数为0.849,均方根误差为0.878%,相对分析误差为2.312,优于全波段模型。将SNV-SG-FD-CARS-SPA-PLSR模型与高光谱图像结合,得到马铃薯干物质主要分布在内髓与维管束环之间、在内髓位置干物质含量最低、由内髓向外干物质逐渐增加的空间分布。内髓位置干物质质量分数最低,为12.16%,外层最高可达24.62%。结果表明:可见-近红外高光谱技术可准确、快速地实现马铃薯干物质的检测和空间分布的可视化。 相似文献
3.
马铃薯干物质含量高光谱检测中变量选择方法比较 总被引：6，自引：1，他引：5
为提高利用高光谱成像技术快速检测马铃薯干物质含量的精度,比较了主成分分析法(PCA)、组合间隔偏最小二乘法(siPLS)、遗传偏最小二乘法(GA-PLS)、无信息变量消除法(UVE)以及竞争性自适应重加权算法(CARS)等变量选择方法。在此基础上提出一种竞争性自适应重加权算法与连续投影算法(SPA)相结合的波长选择方法,最终将原始光谱变量从678个减少到了27个。用27个变量建立多元线性回归模型,模型预测集相关系数Rp为0.86,预测均方根误差为1.06%。实验结果表明:高光谱成像技术能够对马铃薯干物质含量进行检测,同时CARS-SPA是一种有效的变量选择方法。 相似文献
4.
鸡粪工厂化堆肥过程中有机质含量预测模型 总被引：5，自引：1，他引：4
以148份肉鸡粪和菊花渣工厂化高温堆肥过程样品为研究对象,分别探讨了基于基本理化指标和近红外光谱预测鸡粪堆肥过程中有机质含量的可行性.根据样品中干物质含量、pH值和电导率3种理化指标与有机质含量的相关关系建立了基于理化指标预测有机质含量的一元和二元线性回归模型.结果表明,利用干物质含量预测有机质含量简便、易行且最具实际应用价值(R~2=0.81, P<0.001).采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘回归3种定量分析方法分别建立了鸡粪堆肥过程有机质含量的近红外预测模型.其中,主成分回归和偏最小二乘定量分析方法所得预测模型的验证决定系数(r~2)均为0.95,验证相对分析误差(RPD)均大于4.0,所建模型的预测精度较高,可用于实际检测工作. 相似文献
5.
基于近红外漫反射光谱进行了马铃薯淀粉含量快速检测,并分析了表皮对光谱及淀粉含量检测精度的影响问题。本文对110个样品的漫反射光谱进行平均化(Mean centering)、微分处理及Norris滤波,建模方法选用主成分回归(PCR)及偏最小二乘法(PLS)。检测结果表明:近红外漫反射光谱检测马铃薯淀粉含量具有可行性,但表皮对光谱及检测精度有影响。采用PLS法对经Norris滤波处理的去皮马铃薯一阶微分光谱与淀粉含量建模,效果最好,相关系数r为0.893,根校正偏差RMSEC为1.01%;对预测集样品预测,均方根预测偏差RMSEP为1.38%,精度明显优于带皮马铃薯的建模及预测精度(r为0.834,RMSEC为1.29%,RMSEP为1.74%)。果蔬品质光谱检测中,如要实现样品品质精确检测,表皮影响需进一步校正。 相似文献
6.
基于可见/近红外局部透射光谱,根据马铃薯大小及形状特征,设计了便携式马铃薯多品质无损检测装置,包括光谱采集模块、光源模块、控制与显示模块、供电模块和黑白参考盒,装置尺寸为11 cm×6.5 cm×9.5 cm。选取大西洋品种马铃薯样品85个,基于装置建立了马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的偏最小二乘定量预测模型,马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数预测模型验证集相关系数分别为0.927 8、0.914 6、0.933 8,均方根误差分别为0.325 3%、0.344 9%、0.041 6%。基于QT开发工具,采用C/C++语言编写了装置实时分析控制软件,将所建预测模型植入到软件中,实现了马铃薯多品质参数实时无损检测一键式操作。最后对便携式马铃薯多品质无损检测装置的检测精度进行了验证。20个马铃薯样品含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的装置预测值与标准理化值的相关系数分别为0.914 1、0.912 2和0.914 0,均方根误差分别为0.352 7%、0.340 4%和0.040 0%,平均偏差分别为0.295 1%、0.253 6%和0.031 6%,重复采样最大变异系数分别为0.006 7、0.012 4和0.123 1。结果表明:马铃薯多品质局部透射无损检测装置可以实现马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的实时无损检测。 相似文献
7.
为了快速检测面条中马铃薯全粉含量,研究近红外高光谱成像技术定量检测面条中马铃薯全粉含量的可能性,自制了马铃薯全粉质量分数在0~35%内随机均匀分布的120个面条样品,在900~2500nm范围采集高光谱图像,随机选取80个样品作为校正集,分别采用原始光谱和经过6种预处理方法预处理后的光谱建立了偏最小二乘回归、主成分回归、支持向量机回归模型。结果表明经标准化预处理后用偏最小二乘回归建模效果最好,校正集决定系数（R2C）为0.8653,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.6914。用回归系数法在经过标准化预处理后的光谱数据中提取了与全粉含量相关的特征波长,建立了马铃薯全粉含量偏最小二乘回归简化模型, 校正集决定系数（R2C）为0.8685,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.8021,基于特征波长建立的模型效果优于全波段模型,模型效果得到了一定的提高。以剩余40个未参与校正模型建立的样品作为预测集,基于特征波长建立了标准化-偏最小二乘回归简化预测模型,预测集决定系数（R2P）为0.8546,模型具有较好的预测能力。结果表明利用近红外高光谱成像技术可检测面条中马铃薯全粉含量,可为马铃薯全粉面条的快速无损检测建立新的方法。 相似文献
8.
以玉米秸秆的维管柱、皮层和表皮为材料,分别考察固液比、发酵时间、碱性氧化物浓度和预处理时间对发酵液中还原糖含量以及FPA酶活的影响;通过正交试验进一步优化糖化条件,结果表明,在固液比、发酵时间、碱性氧化物、预处理时间分别为1∶20、5d、1%、3d,1∶15、5.5d、1%、3.5d和1∶15、5d、1%、3d条件下,发酵液中的还原糖含量最高,维管柱、皮层和表皮分别为15.92%、12.43%和5.93%;木质纤维素糖化率分别为31.84%、18.65%和8.9%。在糖含量较低时,FPA与还原糖含量变化趋势基本一致。 相似文献
9.
马铃薯属于喜钾作物,在栽培过程中钾素营养的供应直接关系到马铃薯的产量与品质.本研究探讨了不同供钾水平下马铃薯作物叶片的荧光光谱响应特性,并基于不同形式的光谱参量构建了马铃薯不同生育时期叶片钾素含量的回归模型.结果表明:将敏感波段中680nm和718nm波长处的荧光强度F680和718进行组合及对数变换处理后[F680+F718、lgF680、lgF718、lg(F80+F718)]作为光谱参量,所构建的叶片钾素含量回归模型的决定系数均较原始光谱参量(F680、F718)有所提高,其中以lg (F680+F718)为光谱参量所建立的回归模型拟合效果最佳,在发棵期和结薯期回归模型的决定系数均高于0.94,基于该参量所建立的模型适宜用来估算马铃薯叶片钾素的含量及对马铃薯作物钾素营养的丰缺状况进行评价. 相似文献
10.
基于高光谱的酿酒葡萄果皮花色苷含量多元回归分析 总被引：1，自引：0，他引：1
以酿酒葡萄赤霞珠果实为研究对象,利用高光谱成像技术检测葡萄果皮中的花色苷含量。采集60组样本的900~1700nm近红外波段高光谱图像,并用pH示差法测量样本果皮中花色苷含量。选取高光谱图像中葡萄果实区域作为感兴趣区域（ROI）,计算其平均光谱,并采用SG平滑、归一化、多元散射校正等预处理方法提高光谱的信噪比。然后采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归（SVR）和BP神经网络算法建立花色苷含量预测模型。研究表明：基于PLSR模型推荐的13个隐含变量建立的BP神经网络模型的预测决定系数和预测均方根误差分别为0.9102和0.3795。 相似文献
11.
滴灌加工番茄叶面积、干物质生产与积累模拟模型 总被引：4，自引：0，他引：4
以生理发育时间为时间尺度,建立了基于生理发育时间(PDT)的加工番茄叶面积指数(LAI)、比叶面积(SLA)模拟模型,并将叶面积指数模型与基于生理生态过程的光合作用和干物质生产模型相结合,构建了滴灌加工番茄干物质生产与积累的模拟模型。结果表明:PDT法对加工番茄叶面积指数(LAI)与1∶1直线间的决定系数R2、根均方差(RMSE)和模型效率指数(ME)分别为0.926 5、12.87%、0.972 4;SLA法模拟叶面积指数的预测结果与1∶1直线间的R2、RMSE和ME分别为0.675 8、42.24%、0.712 4。本模型对加工番茄地上部干物质量的预测结果与1∶1直线间的R2、RMSE和ME分别为0.990 3、11.91%、0.990 1;而SLA法对加工番茄地上部干物质量的预测结果与1∶1直线间的R2、RMSE和ME分别为0.895 6、31.29%、0.750 4。与SLA法相比,PDT法在改善加工番茄叶面积指数预测精度的同时亦提高了干物质量的预测精度。 相似文献
12.
为探明马铃薯品质与根区土壤养分间的复杂关系,从而为西北干旱地区马铃薯生产精准灌水施肥提供科学依据。以该地区常种植的57个不同品种马铃薯为研究对象,分别测取各块茎品质和根区土壤养分。采用变量重要性投影法(VIP)筛选出影响马铃薯品质的重要土壤养分因子,同时利用偏最小二乘回归(PLSR)建立马铃薯品质与土壤养分因子的回归方程模型。结果表明,影响西北地区马铃薯品质的主要养分因子为土壤电导率、速效钾、硝态氮和含水量。土壤硝态氮是影响马铃薯产量和维生素C的首要土壤养分因子。土壤电导率是影响马铃薯淀粉、粗蛋白和多酚氧化酶活性的首要土壤养分因子。土壤速效钾与马铃薯的还原糖呈极显著负相关关系,与可溶性总糖呈显著负相关关系。因此,通过调控土壤电导率,适量增施钾肥和氮肥是提高西北地区马铃薯品质的有效途径。 相似文献
13.
利用理论推导和试验数据相结合的方法,通过多元非线性回归分析得出轴流泵装置调速性能模型。根据水泵基本方程,结合假定条件推导出轴流泵装置扬程、效率关于转速、流量的特性方程。利用高精度水力机械试验台分别对2种不同类型的轴流泵装置试验测试,分析得出效率和扬程特性曲线随转速变化呈非线性变化的结论。利用试验数据作为观测值,特性方程作为预测模型,利用nlinfit函数和遗传算法相结合的多元非线性回归算法计算得出特性方程的待定系数。对2个算法的分析比较发现,单独利用多元非线性回归算法所求得的系数解趋于局部最优,而结合遗传算法后能得到全局最优解。将所求待定系数代入预测模型,分别将2种轴流泵装置的扬程、效率调速特性试验数据与预测值进行比较,得出:全流量范围内扬程误差绝对值在0~0.8 m之间,效率误差绝对值在0~8%之间;设计工况点附近扬程误差绝对值在0~0.5 m之间,效率误差绝对值在0~5%之间。 相似文献
14.
选取105份具有代表性的活性米样品,研究光谱范围在918~1 045nm内12个波长点的近红外反射光谱与其品质的相关性。利用近红外光谱技术和多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘法3种校正方法对活性米中γ-氨基丁酸、水分、蛋白质、淀粉、明度值、红度值及黄度值进行定量分析;选出最优校正模型,模型的预测决定系数分别为0.903、0.964、0.953、0.951、0.949、0.961、0.916,预测标准偏差分别为0.598、1.367、1.367、2.688、0.996、50.144、0.952。研究结果表明:应用近红外光谱技术检测活性米品质是可行性的。 相似文献
15.
电子鼻技术在鱼粉酸价检测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
酸价是评价鱼粉新鲜度的一个重要指标,探索酸价含量的快速检测对鱼粉品质快速检测具有重要意义.为此,对不同新鲜度的鱼粉样本进行酸价含量的化学测定和电子鼻数据采集,利用BP神经网络和支持向量回归(SVR)建立酸价含量和电子鼻数据两者之间的回归模型,并用预测集样本进行验证.采用BP神经网络和SVR结果相近,其决定系数R2、预测标准差SEP、最大相对误差RE-max、平均相对误差RE-mean分别为0.97,0.20,7.51%,2.45%和0.97,0.27,10.73%,2.94%.结果表明,利用电子鼻技术检测鱼粉酸价含量是可行的. 相似文献
16.
《农业机械学报》2019,(Z1)
为了实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测,在1 040～2 560 nm光谱范围内采集了核桃仁近红外光谱。首先,通过多元散射校正和标准正态化组合方法对原始光谱信息进行预处理,采用马氏距离法剔除异常样本;然后,运用竞争性自适应重加权采样算法与相关系数法相结合,进行特征波段筛选;最后,采用偏最小二乘回归和支持向量机回归算法建立了核桃仁脂肪含量的预测模型。结果显示,以筛选出的6个特征波段为输入,采用偏最小二乘回归算法建立的核桃仁脂肪质量分数预测模型的验证集决定系数为0. 86,均方根误差为1. 584 9%;采用支持向量机回归算法建立的模型验证集决定系数为0. 88,均方根误差为1. 371 6%;表明支持向量机回归算法的建模质量优于偏最小二乘回归算法。采用特征波段建立的支持向量机回归预测模型能大幅降低建模复杂度,实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测。 相似文献
17.
基于SVR算法的苹果叶片叶绿素含量高光谱反演 总被引：3，自引：0，他引：3
为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.741 0、0.891 4,均方根误差分别为0.133 2、0.125 6,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR具有更好的反演效果,可以作为叶绿素高光谱反演的优选算法。 相似文献
18.
基于近红外光谱技术的发育后期苹果内部品质检测 总被引：2，自引：0，他引：2
为了解发育后期苹果内部品质与近红外光谱特性之间的关系,给田间管理、实时采收等提供依据,利用近红外漫反射技术测量了发育后期3个月内"富士"苹果在833~2 500 nm波长范围内的光谱特性,并测量了各样品的内部品质参数(可溶性固形物含量、硬度、p H值和含水率),分析了单一波长下吸光强度与各内部品质参数之间的线性关系。结果表明,单一波长下吸光强度与苹果各内部品质参数之间的线性相关性均较弱,基于单一波长下的吸光强度很难预测苹果的内部品质。为此,结合化学计量学方法建立了预测可溶性固形物含量、硬度、p H值和含水率的最小二乘支持向量机和极限学习机(ELM)模型,并分析了主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)和无信息变量消除法等3种降维方法对模型预测性能的影响。结果表明,预测可溶性固形物含量、p H值的最优模型为SPA-ELM,其RMSEP分别为0.443 5°Brix和0.006 8;预测硬度、含水率的最优模型为PCA-ELM,其RMSEP分别为0.2612 kg/cm2和0.623 5%。 相似文献
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基于正交变换与SPXY样本划分的冬小麦叶绿素诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
冬小麦叶绿素含量的准确预测,可为冬小麦田间精细化管理提供依据。采集冬小麦冠层400~900nm范围反射光谱,经一阶微分预处理后,为了抑制由于连续波长自变量多重共线性对叶绿素含量诊断模型的干扰,利用Gram-Schmidt正交变换算法初步提取叶绿素敏感波长特征参数为848、620、677nm。在定量模型的建立过程中,对比了传统随机样本集划分与以空间中样本间距离远近为指导的SPXY样本集划分方法,并讨论了大田冠层反射光谱对叶绿素浓度诊断的最优精度,研究结果表明,以620nm和677nm两个敏感波长结合SPXY样本划分方法建立的多元线性回归模型预测精度较高,且叶绿素质量浓度为0.3mg/L分辨间隔时,建模决定系数和验证决定系数分别达0.730和0.739,可为无损检测冬小麦拔节期叶绿素含量提供技术支持。 相似文献
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