基于高光谱的套袋和不套袋苹果糖度无损预测模型研究

• 作者: 王风云 袁旭林 郑纪业 阮怀军
• 来源期刊: 山东农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 高光谱 苹果糖度 无损预测 标准正态变量变换 主成分分析 蚁群算法 偏最小二乘回归 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 信息技术·农业工程
• 页码范围: 129-136
• 页数: 8页
• 分类号: S126
• 字数: 4743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14083/j.issn.1001-4942.2020.06.023

摘要

现市场上普遍存在套袋和不套袋两种种植模式的苹果,为了更精确地检测苹果糖度,针对这两种模式,分别探究了其糖度无损检测模型.以烟台栖霞生产基地的红富士苹果为研究对象,以苹果糖度为测试指标,对套袋和不套袋苹果分别建立了全光谱反向传播神经网络模型(FS-BP)、全光谱偏最小二乘模型(FS-PLS)、主成分分析反向传播神经网络模型(PCA-BP)、主成分分析偏最小二乘模型(PCA-PLS)、蚁群算法反向传播神经网络模型(ACO-BP)、蚁群算法偏最小二乘模型(ACO-PLS),通过对比这6种模型的糖度预测精度找出分别适用于套袋和不套袋苹果的最优模型.结果表明,ACO-PLS无论在套袋还是不套袋苹果糖度的预测上都取得了最高的预测精度,不套袋苹果样本训练集均方根误差为0.3489,相关系数为0.9258,测试集均方根误差为0.3247,相关系数为0.9279;套袋苹果样本训练集均方根误差为0.3833,相关系数为0.9449,测试集均方根误差为0.3146,相关系数为0.9602.本研究结果为建立苹果品质分级系统提供了重要的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王风云	山东省农业科学院科技信息研究所	59	514	12.0	21.0
2	郑纪业	山东省农业科学院科技信息研究所	28	228	6.0	14.0
3	阮怀军	山东省农业科学院科技信息研究所	29	345	8.0	18.0
4	袁旭林	山东大学控制科学与工程学院	1	0	0.0	0.0