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基于可见/近红外光谱与SIMCA和PLS-DA的脐橙品种识别 总被引：9，自引：7，他引：2
脐橙的优良品种选育是通过芽变选种获得,为了选择一些具有特殊性状的脐橙芽变进行培植,需要对脐橙的品种进行鉴别。该研究应用可见/近红外光谱分析方法结合软独立模式分类（SIMCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模式识别方法对赣南脐橙的品种进行识别。研究结果表明,采用原始近红外光谱结合SIMCA方法,实现了纽贺尔、奈弗宁娜、华脐以及朋娜4种脐橙的100%的识别;应用近红外光谱结合PLS-DA方法对校正样本建立判别模型,其校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.970,交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）都小于0.100,利用模型对验证集中纽贺尔、奈弗宁娜、华脐以及朋娜4种脐橙的识别率均为100%。为脐橙优良品种的选育提供快速鉴别分析方法。 相似文献
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鸡蛋新鲜度与贮存条件的相关性分析 总被引：14，自引：1，他引：14
鸡蛋是生鲜食品的一种 ,研究鸡蛋的新鲜度与贮藏时间的相关规律 ,将对鸡蛋内部品质的光学无损检测提供理论依据 ,同时对贮藏、流通和加工鸡蛋都具有现实指导意义。分析了鸡蛋常规新鲜度指标与贮藏时间的相关关系 相似文献
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介绍了一种面向数字农业技术应用的嵌入式多媒体终端设计方案,该设计方案将嵌入式技术、通信技术及多媒体技术与农业应用的需求相结合;并对方案中的关键技术进行了详述;最后,简要地阐述了通过该方案设计的便携式智能化终端在现代农业中的应用前景。 相似文献
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植物体内重金属能与树脂内功能基团发生络合作用,所形成的络合物具有拉曼光谱信息,因此可借助该类有机分子基团对植物体内重金属含量作间接检测分析。提出了一种应用拉曼光谱技术快速检测香根草根内重金属铜含量的方法,采用不同光谱预处理方法,结合偏最小二乘法建立了最优香根草根内重金属铜含量定量分析模型。试验结果为,经过一阶微分处理的光谱建模效果较理想,其建立的预测相关系数为0.78,预测均方根误差为23.46%。研究结果表明,基于拉曼光谱技术,并结合D113树脂吸附技术应用于快速定量检测香根草根内重金属铜含量的具有可行性。 相似文献
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基于CARS算法的脐橙可溶性固形物近红外在线检测 总被引：3，自引：0，他引：3
采用可见/近红外光谱在线检测装置进行赣南脐橙可溶性固形物含量在线检测模型优化研究。样品以5个/s的速度运动,采集可见/近红外漫透射光谱。光谱经过预处理后,分别应用向后区间偏最小二乘法（BiPLS）、遗传算法（GA）和正自适应加权算法（CARS）筛选特征变量,并通过外部验证评价PLS模型预测能力。一阶微分处理后经CARS筛选特征变量建立的PLS模型预测结果最优,预测相关系数和预测均方根误差分别为0.94和0.42%。结果表明CARS算法可有效简化赣南脐橙可溶性固形物可见/近红外光谱在线检测模型并提高模型的预测精度。 相似文献
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采用可见近红外漫透射光谱技术,探讨鸭梨黑心病和可溶性固形物含量同时在线检测的可行性。在5个/s运动速度下,采集了黑心果和正常果的可见近红外能量谱。分析了正常果和黑心果的可见近红外光谱响应特性,分别建立了鸭梨黑心病峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型。同时建立了可溶性固形物偏最小二乘回归模型,考察了黑心病对鸭梨可溶性固形物偏最小二乘回归模型预测精度的影响,提出了鸭梨黑心病和可溶性固形物含量同时在线检测策略。采用未参与建模的新样品,评价鸭梨黑心病和可溶性固形物含量在线分选的准确性,黑心果判别准确性达到100%,正常果可溶性固形物预测标准差为0.45°Brix,分选正确率达到98%。 相似文献
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黄桃表面缺陷和可溶性固形物光谱同时在线检测 总被引：3，自引：2，他引：1
表面缺陷和可溶性固形物是评价黄桃品质的重要指标,采用可见/近红外漫透射光谱技术,探讨黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测的可行性。在运动速度为5个/s、积分时间100 ms、光照强度1 000 W的条件下采集黄桃表面缺陷果与正常果的近红外漫透射光谱。对比分析了同一个黄桃样品损伤前后的光谱特征,建立了黄桃的最小二乘支持向相机判别模型与偏最小二乘判别模型。同时建立了黄桃可溶性固形物偏最小二乘回归模型并采用连续投影算法对模型进行优化,研究了表面缺陷果对黄桃可溶性固形物检测模型精度的影响,最终实现了黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测。采用未参与建模的样品来评价模型的在线分选的准确性,其中表面缺陷果的正确判断率为100%,可溶性固形物分选准确率达到93%。试验结果表明:黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测是可行的,研究可为黄桃在线分选提供技术参考和理论依据。 相似文献
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