| 高光谱成像技术结合特征提取方法的草莓可溶性固形物检测研究 |
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| 引用本文： | 丁希斌,张初,刘飞,宋星霖,孔汶汶,何勇.高光谱成像技术结合特征提取方法的草莓可溶性固形物检测研究[J].光谱学与光谱分析,2015(4). |
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| 作者姓名： | 丁希斌 张初 刘飞 宋星霖 孔汶汶 何勇 |
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| 作者单位： | 浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江 杭州,310058 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)项目，浙江省公益性技术应用研究计划项目，中央高校基本科研业务费专项资金项目 |
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| 摘 要： | 采用高光谱成像技术结合不同的特征提取方法,实现了对草莓可溶性固形物含量的检测。通过提取154颗成熟无损伤草莓的高光谱图像的874~1 734nm范围光谱信息,对941~1 612nm光谱采用移动平均法(moving average,MA)进行预处理。基于残差法剔除19个异常样本后将剩余135个样本分为建模集(n=90)和预测集(n=45)。采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA),遗传偏最小二乘算法(genetic algorithm-partial least squares,GAPLS)结合连续投影算法(GAPLS-SPA),加权回归系数(weighted regression coefficient,Bw)以及CARS法(competitive adaptive reweighted sampling)选择特征波长分别提取14,17,24与25个特征波长,并采用主成分分析(principal component analysis,PCA)与小波变换(wavelet transform,WT)分别提取20与58个特征信息。分别基于全波段光谱、特征波长与特征信息建立PLS模型。所有模型都取得了较好的效果,基于全波段光谱的PLS模型与基于WT提取的特征信息的PLS模型的效果最优,建模集相关系数(rc)与预测集相关系数(rp)均高于0.9。结果表明高光谱成像技术结合特征提取方法可用于草莓可溶性固形物含量的检测。
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| 关 键 词： | 高光谱成像 草莓 可溶性固形物 特征提取 |
Determination of Soluble Solid Content in Strawberry Using Hyperspectral Imaging Combined with Feature Extraction Methods |
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| DING Xi-bin,ZHANG Chu,LIU Fei,SONG Xing-lin,KONG Wen-wen,HE Yong.Determination of Soluble Solid Content in Strawberry Using Hyperspectral Imaging Combined with Feature Extraction Methods[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2015(4). |
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| Authors: | DING Xi-bin ZHANG Chu LIU Fei SONG Xing-lin KONG Wen-wen HE Yong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Hyperspectral imaging Strawberry Soluble solid content Feature extraction |
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