宽度学习的虾新鲜度检测方法

为了提升虾新鲜度判别的准确性,提出了一种基于宽度学习(BLS)的虾新鲜度检测方法。首先采用多元散射校正（MSC）、标准正态变量校正（SNV）和直接正交信号校正（DOSC）对不同冷藏天数虾的原始高光谱进行预处理,再使用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）将预处理之后的数据可视化,可视化结果表明DOSC聚类效果最佳。然后使用随机森林（RF）、主成分分析（PCA）和二维相关光谱分析（2D-COS）对经DOSC预处理之后的光谱数据进行特征选择。最后基于选择的特征波长对虾新鲜度进行建模分析。将宽度学习（BLS）首次用于虾新鲜度建模,同时与偏最小二乘判别（PLS-DA）和极限学习机（ELM）等经典判别模型做比较。研究结果表明RF方法最大限度地消除了光谱中的冗余信息,而BLS与线性建模方法PLS-DA以及非线性建模方法ELM相比,准确率更高并且判别时间更短,因此RF-BLS组合模型获得了最佳新鲜度判别效果,表明高光谱成像技术结合宽度学习识别虾的新鲜度是可行的,可以为在线检测虾新鲜度系统的开发提供理论依据。