基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究

针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题，提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究，以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本，并分别划分为训练集和测试集，采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。具体地，首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱，将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、偏最小二乘(partial least squares, PLS)、支持向量机(support vector machine, SVM)、多层感知机(muhi-layer perception, MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型，并对比各模型性能指标。分析结果发现，经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1^st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标...