苹果酸度可见-近红外无损测定模型设计与优化

摘要：

针对苹果酸度可见-近红外无损测定,设计了一套优化的偏最小二乘(PLS)定量预测模型.首先,采用Savitzky-Golay平滑结合小波变换对光谱数据进行预处理,再通过连续投影法(SPA)生成建模集,同时通过竞争自适应重加权采样法(CARS)和SPA生成建模备选集.随后从建模备选集中以优胜劣汰的方式逐次追加波长变量至建模集,并根据建模集构建预测模型,直至决定系数的变化趋于稳定.实验结果表明:利用优化的PLS模型进行苹果酸度预测时,其决定系数与相对分析误差分别达到0.9776与6.6812,且选取的波长变量数由129项降至36项,明显优于SPA和CARS法.本方法在保证模型精度的同时降低了其复杂程度,为苹果酸度在线无损测定模型的建立提供了重要参考.

关键词：光谱学、无损测定、波长选择、PLS模型、苹果酸度、决定系数

所属期刊栏目：39

分类号：O657.3(分析化学)

在线出版日期：2022-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：531-540