梨可溶性固形物含量NIR与变量筛选无损检测

• 作者: 朱伟兴 江辉 郭建光 陈全胜
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 梨 可溶性固形物含量 近红外光谱 间隔偏最小二乘 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 129-133
• 分类号: O657.33|S123
• 字数: 3111字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2010.10.027

摘要

为提高利用近红外光谱技术快速检测梨可溶性固形物含量的精度和稳定性,结合区间偏最小二乘和遗传算法(iPLS-GA)来筛选校正模型中的特征光谱区和变量,通过交互验证法确定模型中的主成分因子数和筛选的变量,并以预测均方根误差(RMSEP)和相关系数(Rp)作为模型评价标准.试验结果显示:iPLS-GA最优模型包含5个光谱区、50个变量和10个主成分因子.最佳预测模型相关系数(Rp)和RMSEP分别为0.939 8和0.325 0,研究结果表明近红外光谱结合iPLS-GA算法可以准确、无损检测梨的可溶性固形物含量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈全胜	江苏大学食品与生物工程学院	74	2140	28.0	45.0
2	朱伟兴	江苏大学电气信息工程学院	130	1640	21.0	35.0
3	郭建光	江苏大学电气信息工程学院	4	49	3.0	4.0
4	江辉	江苏大学电气信息工程学院	20	171	8.0	12.0