成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测

编号 zgly0000823651

文献类型 期刊论文

文献题名 成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测

作者 王铭海  郭文川  谷静思  刘卉 

作者单位 西北农林科技大学机械与电子工程学院 

母体文献 西北农林科技大学学报: 自然科学版 

年卷期 2013(12)

页码 113-119

年份 2013 

分类号 S661.1 

关键词 近红外光谱  梨  成熟期  可溶性固形物含量  偏最小二乘支持向量机  无信息变量消除法 

文摘内容 【目的】:研究成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测技术, 为及时、准确地掌握成熟期梨果实的内部品质特性及田间管理、适时采收、合理储藏提供依据。【方法】:基于近红外漫反射光谱检测技术分别建立了成熟期砀山酥梨可溶性固形物含量的偏最小二乘(PLS)、广义回归神经网络(GRNN)和偏最小二乘支持向量机动态预测模型(LSSVM), 并综合评价了无信息变量消除法(UVE)优选有效特征波数对于简化模型、提高预测性能的影响。【结果】:UVE算法能够很好地提高建模效率、有效改善GRNN和LSSVM模型预测精度, 而对PLS分析模型效果不明显。3种模型中, LSSVM模型比GRNN和PLS模型具有明显优势, 其中UVELSSVM模型具有最佳预测精度和适用性, 其校正相关系数(Rc)为0.988, 校正均方根误差(RMSEC)为0.074, 预测相关系数(Rp)为0.922, 预测均方根误差(RMSEP)为0.162。【结论】:基于近红外光谱技术的UVELSSVM模型可用于成熟期梨可溶性固形物含量的无损检测。