10.3964/j.issn.1000-0593(2012)10-2680-05
苹果可溶性固形物近红外光谱检测的偏最小二乘回归变量筛选研究
为了提高苹果可溶性固形物含量近红外光谱校正模型的预测能力和稳健性,分别采用反向区间偏最小二乘法、遗传算法和连续投影算法,筛选苹果可溶性固形物的近红外光谱变量,并建立了偏最小二乘回归模型.利用遗传算法筛选的141个变量建立的校正模型,预测效果最好,与全谱建立的校正模型比较,预测相关系数,从0.93提高到0.96,预测均方根误差,从0.30°Brix降低到0.23°Brix.实验结果表明遗传算法结合偏最小二乘回归方法,有效地提高了苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型的预测精度.
近红外光谱、遗传算法、反向区间偏最小二乘法、连续投影算法、可溶性固形物
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O657.3(分析化学)
科技部农业科技成果转化资金项目2011GB2C500008;国家863计划课题项目2012AA101906
2012-12-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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