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摘要:
为了简化近红外光谱模型,提高对草莓可溶性固形物含量的预测精度,将反向偏最小二乘法(BiPLS)与模拟退火算法(Simulated annealing algorithm,SAA)相结合优选特征波长,建立了多元线性回归可溶性固形物光谱模型.原始光谱经过预处理后,用反向偏最小二乘法优选出4个特征子区间(分别为第8、13、16、17);对所选的特征子区间,进一步用模拟退火算法选择可溶性固形物的特征波长.在SAA选择出的7565 cm-1、7706 cm-1、8289 cm-1、8489 cm-、8499 cm -1、8724 cm -、8807 cm-7个特征波数点的基础上建立了预测模型.模型的预测均方根误差为0.428,优于偏最小二乘法、向后区间偏最小二乘法建模结果.研究结果表明:反向偏最小二乘法结合模拟退火算法可以有效选择近红外光谱特征波长.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 BiPLS结合模拟退火算法的近红外光谱特征波长选择研究
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 化学
关键词 近红外光谱 模拟退火算法 反向偏最小二乘法 波长选择
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 458-462
页数 分类号 O657.33
字数 4631字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵杰文 江苏大学食品与生物工程学院 195 5281 41.0 62.0
2 毛罕平 江苏大学现代农业装备与技术重点实验室 235 4472 37.0 54.0
3 邹小波 江苏大学食品与生物工程学院 131 1877 25.0 38.0
4 石吉勇 江苏大学食品与生物工程学院 76 768 17.0 25.0
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研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
模拟退火算法
反向偏最小二乘法
波长选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
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3
总被引数(次)
28003
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