基于近红外漫反射光谱的稻谷谷壳率和整精米率预测

摘要：

针对稻谷谷壳率和整精米率的预测问题,以46个品种的稻谷样本为研究对象,采集近红外漫反射光谱信息,使用2阶小波消噪和Z-score归一化对光谱数据进行预处理,利用Kennard-Stone法划分样本集.通过竞争自适应重加权采样法筛选出与谷壳率和整精米率相关的特征波长,并根据多元线性回归理论建立了稻谷谷壳率和整精米率的预测模型,结果表明,稻谷谷壳率的近红外特征波长为21个,整精米率的特征波长为28个;两模型的决定系数分别为0.998 3和0.998 7,定标标准差分别为0.112 9和0.982 1,相对偏差分别为0.51％和2.34％.

关键词：近红外光谱、稻谷、谷壳率、整精米率、竞争性自适应重加权采样、回归分析

所属期刊栏目：44

资助基金：中央高校基本科研业务费专项2662015PY079;湖北省重大科技创新计划2014ABC009

在线出版日期：2018-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：257-262