稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的波长选择方法

• 作者: 叶长文 吴威 康睿 於海明 李石 陈彩蓉
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 稻谷千粒质量 近红外光谱 波长优选
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 275-279
• 分类号: O657.33|S339.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.11.037

摘要

为研究波长选择方法对稻谷千粒质量近红外光谱分析(NIRS)模型预测能力的影响,用偏最小二乘法(PLS),在600～1 100nm的波长区间,建立稻谷千粒质量的全光谱近红外光谱预测模型,得到模型的内部交叉验证系数为0.714,外部验证决定系数为0.659,内部交叉验证误差和预测误差分别为1.809和1.756.采用相关系数法、互信息法、逐步回归法、无信息变量消除方法、遗传算法和间隔偏最小二乘法对建模波长区间进行选择和优化,再以同样的方法建立稻谷千粒质量NIRS预测模型.结果显示,通过波长选择和优化后,不仅参与建模的波长显著减少,而且所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数均有所增大,交叉验证误差和预测误差均有所减小.其中,采用遗传算法进行波长选择后,所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数最大,分别为0.729和0.710,交叉验证误差和预测误差则分别降低了9.50％和5.72％,是6种方法中最优的.表明经过波长选择后,可以提高稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈彩蓉	南京农业大学工学院	16	106	4.0	10.0
2	於海明	南京农业大学工学院	38	177	8.0	12.0
3	吴威	南京农业大学工学院	25	53	4.0	6.0
4	李石	南京农业大学工学院	10	46	4.0	6.0
5	康睿	南京农业大学工学院	4	16	2.0	4.0
6	叶长文	南京农业大学工学院	4	10	2.0	3.0