特征波长筛选在近红外光谱测定梨硬度中的应用

• 作者: 朱伟兴 江辉 陈全胜
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱 联合区间偏最小二乘 遗传算法 硬度 梨
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 368-372
• 分类号: O657.3
• 字数: 3942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.08.062

摘要

为了提高应用近红外光谱分析技术快速测定梨硬度的精度和稳定性,该研究采用联合区间偏最小二乘和遗传算法(siPLS-GA)在校正模型中用来筛选特征光谱区域和波长,通过交互验证法确定模型的主成分因子数和筛选的波长,并以预测均方根误差(RMSEP)和相关系数(Ru)作为模型的评价标准.基于siPLS-GA的最优模型包含4个光谱区、96个变量和10个主成分因子.该模型结果显示:最佳预测模型相关系数(Rp)和RMSEP分别为0.9083和0.5573.研究结果表明,近红外光谱技术结合siPLS-GA建模用于无损、快速测定梨的硬度是可行的.

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	江辉	江苏大学电气信息工程学院	20	171	8.0	12.0