基于蒙特卡罗频率法的葡萄籽总酚含量高光谱测量变量选择

摘要：

在利用高光谱建立葡萄籽总酚含量的预测模型中,为解决变量过多、模型复杂度高等问题,需依据光谱特点进行有效地数据降维.提出了一种蒙特卡罗频率法(MCF)对高光谱数据进行波长选择,并建立了葡萄籽总酚的支持向量回归(SVR)预测模型.该方法首先采用蒙特卡罗采样(MCS)选择波长子集;然后建立大量SVR子模型,并选出均方根误差(RMSE)较小的子模型,统计每个波长出现的频次;最后根据指数递减函数确定波长个数,选取频次最高的波长子集作为特征波长.结果 表明,采用MCF可以在降维的同时提高模型的预测性能,波长数目由原始的196个减少到9个,波长范围均在950 ～1 400 nm,RMSE值从0.42减少到0.37,预测精度优于SPA等其他波长选择方法.因此,提出的基于MCF在高光谱数据处理中能有效选择特征波长,为准确建立预测模型提供了一种有效的方法.

关键词：变量选择、蒙特卡罗采样(MCS)、近红外高光谱、葡萄籽、总酚含量

所属期刊栏目：45

分类号：S663.1(果树园艺)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2020-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2431-2437