基于高光谱的酿酒葡萄果皮花色苷含量多元回归分析

• 作者: 刘旭 吴迪 宁纪锋 张振文 杨蜀秦 梁曼
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 酿酒葡萄 花色苷 高光谱图像 偏最小二乘回归 支持向量回归 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 180-186,139
• 分类号: S663.1|O657.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.12.030

摘要

以酿酒葡萄赤霞珠果实为研究对象,利用高光谱成像技术检测葡萄果皮中的花色苷含量.采集60组样本的900～1700nm近红外波段高光谱图像,并用pH示差法测量样本果皮中花色苷含量.选取高光谱图像中葡萄果实区域作为感兴趣区域(ROI),计算其平均光谱,并采用SG平滑、归一化、多元散射校正等预处理方法提高光谱的信噪比.然后采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量回归(SVR)和BP神经网络算法建立花色苷含量预测模型.研究表明:基于PLSR模型推荐的13个隐含变量建立的BP神经网络模型的预测决定系数和预测均方根误差分别为0.910 2和0.379 5.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴迪	西北农林科技大学信息工程学院	14	219	8.0	14.0
2	张振文	西北农林科技大学葡萄酒学院	131	1676	22.0	34.0
3	杨蜀秦	西北农林科技大学机械与电子工程学院	19	289	9.0	17.0
4	宁纪锋	西北农林科技大学信息工程学院	41	801	17.0	27.0
5	梁曼	西北农林科技大学葡萄酒学院	4	65	3.0	4.0