基于SPXY-WT-CARS算法的草莓糖度近红外光谱检测研究

发布时间：2021-11-21 02:03

　　基于样品集划分、特征波长选择、偏最小二乘法（PLS）等基本理论,利用近红外光谱技术对草莓糖度建立定量分析模型。首先,采用光谱-理化值共生距离算法（SPXY）将草莓样品集划分为40个校正集和15个预测集。其次,采用小波变换（WT）结合竞争性自适应重加权算法（CARS）对原始光谱进行分解和重构。最后,利用偏最小二乘法（PLS）建立草莓糖度预测模型。结果表明,SPXY样品集划分合理有效,有利于建立稳健的预测模型。小波变换能够有效剔除高频噪声干扰,重构得到的光谱特征波形轮廓清晰。PLS预测模型不仅能够提高模型预测精度和稳定度,而且还能降低建模变量和模型复杂度。该研究结果为实际生产中利用近红外光谱技术快速无损检测其它水果糖度提供了技术可行性。 

【文章来源】：食品与发酵科技. 2020,56(06)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

Daubechies5滤波器进行小波5阶分解重构变换

以草莓为研究对象，采用SPXY算法进行样品集的划分，采用WT和CARS算法相结合，提取光谱特征变量建立草莓糖度PLS定量预测模型，其校正集相关系数和预测集相关系数分别为0.915 8和0.908 6，校正集均方根误差和预测集均方根误差为0.504 6和0.511 2。研究结果表明，SPXY-WT-CARS算法结合，有效提取了近红外光谱特征变量，减少了建模变量，提高了建模时间及模型的预测性和稳定性，为其他对象的近红外定量模型的分析研究提供了借鉴。

【参考文献】：
期刊论文
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[10]基于遗传算法的苹果糖度近红外光谱分析[J]. 王加华,韩东海.  光谱学与光谱分析. 2008(10)

博士论文
[1]基于光谱与光谱成像技术的油菜病害检测机理与方法研究[D]. 张初.浙江大学 2016

硕士论文
[1]基于可见—近红外光谱及成像技术的水果可溶性固形物含量检测[D]. 徐璐.安徽大学 2019



本文编号：3508538