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摘要:
以“冰糖心”“嘎啦”和“山东富士”苹果为试材,采用紫外/可见光谱技术结合化学计量学,分别建立了判别3种苹果品种的K最近邻(KNN)识别模型和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型,分析了不同的光谱预处理方法(二阶微分(SD)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC))对各模型识别效果的影响,并采用主成分分析方法对预处理后的光谱数据进行降维,以提取能反映苹果品种的特征光谱.结果 表明:采用主成分分析法选择了累计贡献率超过99%的前6个主成分作为样本集特征光谱数据,很好地实现了光谱数据的降维;二阶微分预处理方法对光谱的预处理效果最好.综上所述,建立的识别模型均能基本满足实际要求,且SD+KNN模型的建模效果最好,MSC+ KNN模型的预测性能最好,SD+PLS-DA模型的总识别效果最好.
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文献信息
篇名 光谱技术结合化学计量学识别苹果品种
来源期刊 北方园艺 学科 农学
关键词 紫外/可见光谱 化学计量学 主成分分析 无损识别
年,卷(期) 2019,(16) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 66-71
页数 6页 分类号 S661.1
字数 语种 中文
DOI 10.11937/bfyy.20183895
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 张艳 贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 32 74 4.0 8.0
2 孟庆龙 贵阳学院食品与制药工程学院 17 14 2.0 3.0
6 尚静 贵阳学院食品与制药工程学院 19 15 2.0 3.0
传播情况
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紫外/可见光谱
化学计量学
主成分分析
无损识别
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研究分支
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期刊影响力
北方园艺
半月刊
1001-0009
23-1247/S
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黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路368号省农科院
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chi
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