光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2010年
10期
2729-2733
,共5页
单佳佳%吴建虎%陈菁菁%彭彦昆%王伟%李永玉
單佳佳%吳建虎%陳菁菁%彭彥昆%王偉%李永玉
단가가%오건호%진정정%팽언곤%왕위%리영옥
高光谱散射图像%硬度%可溶性固溶物%苹果%洛伦兹函数
高光譜散射圖像%硬度%可溶性固溶物%蘋果%洛倫玆函數
고광보산사도상%경도%가용성고용물%평과%락륜자함수
利用高光谱空间散射曲线的3个洛伦兹拟合参数对苹果的品质(硬度、可溶性固溶物含量)进行同时检测.采用偏最小二乘,逐步多元线性回归和BP神经网络3种方法,对归一化处理和未归一化处理的3个洛伦兹参数组合分别建立苹果品质的预测模型.结果表明:采用偏最小二乘法对未归一化处理参数的组合建立硬度的预测模型其预测结果最好,校正组相关系数Rc=0.93,校正标准差SEC=0.56,验证组相关系数Rv=0.84,验证标准差SEV=0.94.采用偏最小二乘法对归一化处理参数的组合建立可溶性固形物的预测模型其预测结果最好,Rc=0.95,SEC=0.29,Rv=0.83,SEV=0.63.研究结果表明:利用高光谱空间散射曲线的多拟合参数组合可以同时检测苹果的多品质参数.
利用高光譜空間散射麯線的3箇洛倫玆擬閤參數對蘋果的品質(硬度、可溶性固溶物含量)進行同時檢測.採用偏最小二乘,逐步多元線性迴歸和BP神經網絡3種方法,對歸一化處理和未歸一化處理的3箇洛倫玆參數組閤分彆建立蘋果品質的預測模型.結果錶明:採用偏最小二乘法對未歸一化處理參數的組閤建立硬度的預測模型其預測結果最好,校正組相關繫數Rc=0.93,校正標準差SEC=0.56,驗證組相關繫數Rv=0.84,驗證標準差SEV=0.94.採用偏最小二乘法對歸一化處理參數的組閤建立可溶性固形物的預測模型其預測結果最好,Rc=0.95,SEC=0.29,Rv=0.83,SEV=0.63.研究結果錶明:利用高光譜空間散射麯線的多擬閤參數組閤可以同時檢測蘋果的多品質參數.
이용고광보공간산사곡선적3개락륜자의합삼수대평과적품질(경도、가용성고용물함량)진행동시검측.채용편최소이승,축보다원선성회귀화BP신경망락3충방법,대귀일화처리화미귀일화처리적3개락륜자삼수조합분별건립평과품질적예측모형.결과표명:채용편최소이승법대미귀일화처리삼수적조합건립경도적예측모형기예측결과최호,교정조상관계수Rc=0.93,교정표준차SEC=0.56,험증조상관계수Rv=0.84,험증표준차SEV=0.94.채용편최소이승법대귀일화처리삼수적조합건립가용성고형물적예측모형기예측결과최호,Rc=0.95,SEC=0.29,Rv=0.83,SEV=0.63.연구결과표명:이용고광보공간산사곡선적다의합삼수조합가이동시검측평과적다품질삼수.
