应用最小角回归索套算法优选苹果糖度预测模型的建模样本和波长

糖度是评价苹果内部品质的重要指标之一。建立苹果糖度预测模型时,建模样本和波长的质量影响模型的准确性和后期的更新维护。以90个苹果样本为研究对象,采集350～1 150nm波段共1 044个波长的苹果近红外漫透射光谱,研究基于最小角回归索套算法(LASSOLars)优选建模样本和波长的有效性和可行性。结合使用Norris平滑、一阶微分和归一化变量排序对光谱预处理。根据浓度排序划分样本集的75%为原始训练集(68个)和25%为预测集(22个),使用LASSOLars建立优选训练集,对比LASSOLars和蒙特卡罗无信息变量消除、竞争性自适应重加权法,从样本、波长的数目和分布以及模型的结果进行对比分析。结果表明,优选训练集压缩了原始训练集16%的样本,在不改变原始训练集平均水平的前提下,更接近预测集分布,没有削弱模型质量。优选和原始的训练集交叉验证均方根误差RMSECV分别为0.460和0.491,交叉验证决定系数R²_CV分别为0.913和0.916,预测集均方根误差RMSEP分别为0.462和0.471,预测集决定系数R_P<...     

基于近红外光谱分析贡梨可溶性固形物全局模型的鲁棒性

贡梨是大众喜爱的水果,为研究不同检测方向对近红外在线检测贡梨可溶性固形物SSC的影响,提出全局模型并分析其鲁棒性。在贡梨六个方向上收集光谱: 茎-花萼轴垂直,茎向上(A1)和茎向下(A5),茎-花萼轴和水平之间45°,茎向上倾斜(A2)和茎向下倾斜(A4),茎-花萼轴水平,茎朝向右侧光(A3),茎花萼轴水平,茎朝向带移动方向(A6)。SSC范围为9.53~14.70的150个样品分为115个标准偏差为1.05的校准集和35个标准偏差为0.93的预测集。采用偏最小二乘回归PLSR分别建立六个局部模型和一个全局模型,局部模型由各方向的115个校正集数据经过Savitzky-Golay卷积平滑、多元散射校正MSC、高斯滤波平滑GFS三种不同的预处理方法处理后使用偏最小二乘回归PLSR建立而来;用本方向校正集数据建立的局部模型验证本方向的35个预测集数据,比较这三种预处理方法后所建立的PLSR模型,结果表明经过GFS处理后建立的模型验证效果最好,因此六个局部模型和全局模型均采用GFS处理后建立的PLSR模型。全局模型是由A1,A2,A3,A4,A5和A6六个方向的690个校正集光谱数据经过GFS预处理后采用PLSR建立的贡梨SSC模型。各方向的预测集分别对七个模型进行验证,验证结果表明,局部模型虽然在本方向的预测效果强于全局模型,但无法验证其他方向,鲁棒性差,由此可知检测方向的不同对预测效果的影响很大;全局模型能够准确预测各个检测方向的贡梨SSC,全局模型的校正集相关系数R_c为0.828,校正集均方根误差RMSEC为0.424;A1,A2,A3,A4,A5和A6方向的预测集相关系数R_p分别为0.818,0.765,0.799,0.821,0.794和0.824,预测集均方根误差RMSEP分别为0.446,0.525,0.478,0.538,0.486和0.619;六个方向的R_p与R_c比较接近且均在0.800左右,RMSEC与RMSEP均在0.500左右,结果表明全局模型在检测不同方向的贡梨SSC上有着极好的鲁棒性。     

基于近红外在线装置苹果糖度模型参数优化研究

糖度(SSC)是苹果内部品质主要评价指标之一,近红外光谱技术是预测苹果SSC的首选技术,优化近红外光谱采集装置的参数,可以提升模型的性能。采用本课题组自主研发的动态在线设备采集苹果的近红外光谱(350～1 150 nm),研究不同参数条件下(运动速度、积分时间和光照强度)对近红外光谱预测苹果糖度模型的影响,优化动态在线装置的参数。210个红富士苹果被分为两批,第一批90个苹果样品,经过Kennard-Stone算法(K-S)算法分为建模集和预测集,用于研究不同运动速度、不同积分时间对苹果SSC含量在线预测模型的影响。在0.3和0.5 m·s^-1两种运动速度下,使用多元散射校正(MSC)、小波变换(WT)、标准正态变量变换(SNV)对采集到的光谱进行预处理,对不同移动速度的光谱构建糖度的偏最小二乘回归模型(PLS),结果表明：装置的运动速度为0.5 m·s^-1所建立的预测模型性能较优,在四种不同积分时间中,积分时间为120 ms时,经SNV预处理所建立的模型性能最优,其预测集的相关系数和均方根误差分别为0.968和0.331。第二批苹果120个...