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摘要:
针对稻谷谷壳率和整精米率的预测问题,以46个品种的稻谷样本为研究对象,采集近红外漫反射光谱信息,使用2阶小波消噪和Z-score归一化对光谱数据进行预处理,利用Kennard-Stone法划分样本集.通过竞争自适应重加权采样法筛选出与谷壳率和整精米率相关的特征波长,并根据多元线性回归理论建立了稻谷谷壳率和整精米率的预测模型,结果表明,稻谷谷壳率的近红外特征波长为21个,整精米率的特征波长为28个;两模型的决定系数分别为0.998 3和0.998 7,定标标准差分别为0.112 9和0.982 1,相对偏差分别为0.51%和2.34%.
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文献信息
篇名 基于近红外漫反射光谱的稻谷谷壳率和整精米率预测
来源期刊 食品与发酵工业 学科
关键词 近红外光谱 稻谷 谷壳率 整精米率 竞争性自适应重加权采样 回归分析
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 分析与检测
研究方向 页码范围 257-262
页数 6页 分类号
字数 4446字 语种 中文
DOI 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.015242
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 赵思明 华中农业大学食品科技学院 241 4066 34.0 48.0
2 黄汉英 华中农业大学工学院 22 116 6.0 9.0
4 李路 华中农业大学工学院 11 27 3.0 5.0
10 杨素仙 华中农业大学工学院 3 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
稻谷
谷壳率
整精米率
竞争性自适应重加权采样
回归分析
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
食品与发酵工业
半月刊
0253-990X
11-1802/TS
大16开
北京酒仙桥中路24号院6号楼
2-331
1970
chi
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