MIV方法在苹果糖度近红外分析中的应用

• 作者: 刘飞 陈鑫
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 化学
• 关键词: 苹果近红外光谱 平均影响值(MIV) BP神经网络 联合区间偏最小二乘(siPLS)
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 页码范围: 812-816
• 页数: 5页
• 分类号: O657.3
• 字数: 4214字
• 语种: 中文

摘要

针对苹果糖度近红外光谱数据的特点,分析了基于BP神经网络和偏最小二乘PLS的苹果糖度定量预测模型建立方法,将平均影响值方法(mean impact value)引入到近红外波长选取的过程中来,并与联合区间偏最小二乘法结合,达到波长优选的目的.首先,利用联合区间偏最小二乘算法,筛选出与苹果的糖度相关度较大的光谱波长数据,再利用PLS-BP方法建立预测模型.在此模型基础上,使用平均影响值方法,对参与建模的每个波长数据进行评价,选取影响值最大的一系列波长点,重新建立模型.模型变量数为124,校正均方根误差(RMSEC)为0.1740,验证均方根误差(RMSEP)为0.4565.结果表明,校正均方根误差,利用平均影响值与联合区间偏最小二乘方法结合,对光谱数据进行波长的筛选,可以降低模型复杂度,同时提高模型预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘飞	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室自动化研究所	236	964	13.0	17.0
2	陈鑫	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室自动化研究所	6	16	3.0	4.0