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茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。 相似文献
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模型传递可解决不同近红外光谱仪间多元校正模型无法共享的问题。以食用油为研究对象,对其酸值和过氧化值模型进行传递分析。在主机上建立偏最小二乘多元校正模型,利用无参数高效模型传递(PFCE)算法中NS-PFCE无标样算法和FS-PFCE有标样算法分别实现模型传递,探讨了标准化样品数量对模型传递效果的影响。并与经典的3种有标样传递算法和2种无标样传递算法进行对比。结果表明,经NS-PFCE无标样传递后,从机酸值与过氧化值预测集均方根误差分别从0.613 mg/g和16.153 mmol/kg下降到0.275 mg/g和9.523 mmol/kg;而经FS-PFCE有标样传递后,从机酸值与过氧化值预测集均方根误差分别下降到0.274 mg/g和8.945 mmol/kg。且随着标准化样品数量的增加,经PFCE算法传递后预测集均方根误差越低。无参数高效模型传递算法联合应用单一的无标样算法和有标样算法两种传递方式,增强了传递模型的适应性和包容性,同时有效地降低主机光谱与从机光谱之间的差异,实现了不同光谱仪间校正模型的共享。 相似文献
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