雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化

编号 zgly0001481224

文献类型 期刊论文

文献题名 雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化

作者 周竹  郑剑  王允祥  曾松伟 

作者单位 浙江农林大学信息工程学院  浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室  浙江农林大学智慧农林业研究中心  浙江农林大学农业与食品科学学院 

母体文献 浙江农林大学学报 

年卷期 2015年06期

年份 2015 

分类号 S644.2 

关键词 经济林学  近红外光谱  后向间隔偏最小二乘法  竞争性自适应权重法  连续投影算法  硬度  雷竹笋 

文摘内容 为了提高应用近红外光谱技术无损检测雷竹Phyllostachys violascens竹笋硬度的精度,研究了雷竹笋硬度光谱检测模型的优化方法。首先对雷竹笋原始光谱进行正态变量变换(SNV),然后采用后向间偏最小二乘法(bi PLS)去除部分与竹笋硬度无关的变量,随后进一步采用竞争性自适应权重法(CARS)剔除无关变量,最后采用连续投影算法(SPA)将光谱变量个数从1 557个减少为25个。最终,bi PLS-CARS-SPA模型的交叉验证相关系数(rcv),预测相关系数(rp),交叉验证均方误差(RMSECV)以及预测均方误差(RMSEP)分别为0.984,0.926,0.300 N·cm-2和0.625 N·cm-2,优于其他几种常见的变量选择方法及其组合。研究结果表明,bi PLS-CARS-SPA方法所选特征变量避开了水分强吸收峰的影响,具有实际的物理表征意义,为竹笋硬度在线快速检测、筛选和指导切削设备的研发提供了重要的理论依据。