蚕桑通报
蠶桑通報
잠상통보
BULLETIN OF SERICULTURE
2013年
4期
31-34
,共4页
近红外光谱%无损检测%模型分析%蚕茧含水率%连续投影算法(SPA)
近紅外光譜%無損檢測%模型分析%蠶繭含水率%連續投影算法(SPA)
근홍외광보%무손검측%모형분석%잠충함수솔%련속투영산법(SPA)
以蚕茧含水率为研究对象,研究了基于可见—近红外光谱技术的蚕茧含水率无损检测方法.采用最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM)建立可见—近红外光谱模型,采用连续投影算法(suc-cessive projections algorithm,SPA)选取光谱有效波长.结果表明,基于SPA方法进行变量选择,最终将原始光谱的601个光谱变量减少到了11个(487,501,616,718,771,782,789,826,966,977和991nm).基于此11个变量建立的LS-SVM模型得到了预测集的确定系数(RP2)为0.8517,误差均方根(RMSEP)为0.0504的预测结果.表明可见—近红外光谱可以用于对蚕茧的含水率进行无损检测,同时SPA是一种有效的光谱变量选择方法.
以蠶繭含水率為研究對象,研究瞭基于可見—近紅外光譜技術的蠶繭含水率無損檢測方法.採用最小二乘支持嚮量機(least square-support vector machine,LS-SVM)建立可見—近紅外光譜模型,採用連續投影算法(suc-cessive projections algorithm,SPA)選取光譜有效波長.結果錶明,基于SPA方法進行變量選擇,最終將原始光譜的601箇光譜變量減少到瞭11箇(487,501,616,718,771,782,789,826,966,977和991nm).基于此11箇變量建立的LS-SVM模型得到瞭預測集的確定繫數(RP2)為0.8517,誤差均方根(RMSEP)為0.0504的預測結果.錶明可見—近紅外光譜可以用于對蠶繭的含水率進行無損檢測,同時SPA是一種有效的光譜變量選擇方法.
이잠충함수솔위연구대상,연구료기우가견—근홍외광보기술적잠충함수솔무손검측방법.채용최소이승지지향량궤(least square-support vector machine,LS-SVM)건립가견—근홍외광보모형,채용련속투영산법(suc-cessive projections algorithm,SPA)선취광보유효파장.결과표명,기우SPA방법진행변량선택,최종장원시광보적601개광보변량감소도료11개(487,501,616,718,771,782,789,826,966,977화991nm).기우차11개변량건립적LS-SVM모형득도료예측집적학정계수(RP2)위0.8517,오차균방근(RMSEP)위0.0504적예측결과.표명가견—근홍외광보가이용우대잠충적함수솔진행무손검측,동시SPA시일충유효적광보변량선택방법.
