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近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定

文献类型： 中文期刊

作者： 李江波 1 ; 彭彦昆 2 ; 陈立平 2 ; 黄文倩 2 ;

作者机构： 1.北京市农林科学院北京农业智能装备技术研究中心

2.北京市农林科学院北京农业智能装备技术研究中心;中国农业大学工学院

关键词： 近红外高光谱;可溶性固形物;鸭梨;变量选择;竞争性自适应重加权算法

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2014 年 05 期

页码： 1264-1269

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 高光谱数据量大、维数高且原始光谱噪声明显、散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。鸭梨作为研究对象。采用决定系数r2、预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。

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