雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化
2015-12-20分类号：S644.2
【部门】浙江农林大学信息工程学院 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室 浙江农林大学智慧农林业研究中心 浙江农林大学农业与食品科学学院
【摘要】为了提高应用近红外光谱技术无损检测雷竹Phyllostachys violascens竹笋硬度的精度,研究了雷竹笋硬度光谱检测模型的优化方法。首先对雷竹笋原始光谱进行正态变量变换(SNV),然后采用后向间偏最小二乘法(bi PLS)去除部分与竹笋硬度无关的变量,随后进一步采用竞争性自适应权重法(CARS)剔除无关变量,最后采用连续投影算法(SPA)将光谱变量个数从1 557个减少为25个。最终,bi PLS-CARS-SPA模型的交叉验证相关系数(rcv),预测相关系数(rp),交叉验证均方误差(RMSECV)以及预测均方误差(RMSEP)分别为0.984,0.926,0.300 N·cm-2...
【关键词】经济林学 近红外光谱 后向间隔偏最小二乘法 竞争性自适应权重法 连续投影算法 硬度 雷竹笋
【基金】浙江省自然科学基金资助项目(Y3110450,LY13C200014); 浙江省科学技术公益项目(2011C22069); 浙江农林大学智慧农林业研究中心资助项目(2013ZHL03);浙江农林大学人才启动基金资助项目(2012FR085)
【所属期刊栏目】浙江农林大学学报
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