基于近红外高光谱成像技术的马铃薯干物质含量无损检测

• 作者: 何建国 刘贵珊 吴晨 王松磊 贺晓光
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 高光谱成像技术 马铃薯 干物质 无损检测
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 安全与检测
• 页码范围: 133-136,150
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2014.04.035

摘要

基于近红外高光谱成像技术对马铃薯干物质含量进行无损检测研究.运用偏最小二乘回归系数法对多元散射校正(MSC)预处理后的光谱优选出8个特征波长,采用粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)和偏最小二乘回归算法(PLSR)分别建立特征波长预测模型并对比分析.结果表明,采用粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)建立的特征波长预测模型优于偏最小二乘回归算法(PLSR)预测模型,校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.944 37、0.919 77和0.155 01、0.156 90,高光谱成像技术对马铃薯干物质含量无损检测是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王松磊		74	455	12.0	17.0
2	何建国		93	716	16.0	22.0
3	贺晓光		101	605	13.0	19.0
4	刘贵珊		58	454	13.0	19.0
5	吴晨		4	16	2.0	4.0