基于光谱技术和支持向量机的生鲜猪肉水分含量快速无损检测

为实现生鲜肉水分含量的快速无损检测,在波长350～1 700 nm范围内采集生鲜猪肉98个样本的可见近红外反射光谱。经中值平滑滤波、多元散射校正和一阶微分复合预处理方法对原始光谱进行降噪处理。将样本数据随机分为训练集和测试集,以训练集交叉验证网格搜索法确定最佳惩罚参数,利用径向基核函数的支持向量机算法建立了支持向量机预测模型,并与偏最小二乘回归建模法进行比较。用径向基核函数的支持向量机算法所建模型对生鲜肉水分含量进行预测的结果为：训练集的预测相关系数R_c为0.96、标准差SEC为0.32,测试集的预测相关系数R_v为0.87、标准差SEV为0.67。实验结果证实用支持向量机所建模型适合于生鲜猪肉水分含量的无损快速检测。     

基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

基于Adaboost及谱回归判别分析的近红外光谱固态发酵过程状态识别

为了实现固态发酵过程状态的快速监测,以饲料蛋白固态发酵为实验对象,开展了基于近红外光谱分析技术的饲料蛋白固态发酵过程状态定性识别研究。首先利用Antaris Ⅱ型傅里叶变换近红外光谱仪采集140个固态发酵物样本的近红外光谱,并采用标准正态变换(SNV)光谱预处理方法对获得的原始光谱进行预处理;其次,采用谱回归判别分析(SRDA)法对预处理后的近红外光谱进行特征提取;最后,采用最近邻(NN)分类算法作为弱分类器建立固态发酵过程状态识别模型,并对测试集样本进行识别。结果显示,与利用主成分分析(PCA)法和线性判别分析(LDA)法提取的光谱特征建立的识别模型结果相比较,SRDA-NN识别模型获得的结果最佳,在测试集中的正确识别率达到94.28%;为了进一步提高识别模型的准确率,将自适应提升法(Adaboost)与SRDA-NN方法结合,提出了Adaboost-SRDA-NN集成学习算法来建立饲料蛋白固态发酵过程状态的在线监测模型。通过Adaboost算法提升后的SRDA-NN模型预测性能得到了进一步增强,Adaboost-SRDA-NN模型在测试集中的正确识别率达到100%。试验结果表明：在近红外光谱定性分析模型校正过程中,SRDA方法能有效地对近红外光谱数据进行特征提取,以实现维数约简;另外,Adaboost算法能很好地提升最终分类模型的预测精度。     

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<...     

基于显微聚焦拉曼光谱技术的丹参产地鉴别研究

产地是影响中药材质量的重要因素,产地差异导致中药材质量参差不齐,为维护市场秩序,有必要建立中药材产地鉴别方法,以便更加精准地判别和分析中药材品质。以多产地临床大宗药材丹参为研究对象,收集不同产地丹参样品150份,采用显微聚焦拉曼光谱技术在无损条件下对每份丹参样品的每根药材表面随机扫描1～n次,求每份样品扫描1～n次的平均光谱。分析原始光谱数据发现丹参表面光谱信号同时包含了丹参酮类成分的拉曼光谱和杂质的荧光光谱,主要表现在特定波长范围内不同产地丹参存在各自的聚集区和丹参表面光谱信号强度明显弱于或强于丹参酮类对照品的拉曼光谱信号强度。对扫描1～n次的平均光谱数据进行预处理后运用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和随机森林分类算法[不筛选（RF）或筛选重要变量（RF-VS）]建立扫描1～n次的丹参产地分类模型。结果随机扫描1次所得最优模型训练集和测试集预测准确率分别为88%和87%,且对质量差和质量优的丹参样品区分准确率高达97%;随机扫描2次和3次所得最优模型训练集和测试集预测准确率均分别为89%和87%,结合模型运行效率和成本,选择随机扫描1次所得光谱,经一阶导数（1ST-D）预处理和RF-VS计算所得模型为丹参最终产地鉴别模型。综上,在无损伤条件下显微聚焦拉曼光谱技术能建立快速、准确的丹参产地鉴别预测模型,为该技术进一步用于贵细中药材的产地和真伪鉴别提供参考。     

红外光谱的不同产地黑果腺肋花楸果实鉴别

黑果腺肋花楸是已被列入新食品原料名单中的小浆果,富含花青素等成分,在酒类、饮料、功能食品、化妆品等领域广泛应用,具有较高的经济价值。因受不同产地气候等环境因素及种植条件的影响,黑果腺肋花楸果实品质差异明显。为规范黑果腺肋花楸果品市场管理,以中红外光谱技术结合化学计量学方法对不同产地黑果腺肋花楸果实进行鉴别。采集15个产区共750份黑果腺肋花楸果实红外光谱数据,采用K-S样本划分法,按4∶1比例将样本划分为训练集和测试集,并进行多元散射校正(MSC)、标准正态化(SNV)、移动平滑(SG)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)等光谱预处理,与原始光谱进行支持向量机(SVM)建模识别效果对比,确定最佳光谱预处理方法,同时对最佳光谱数据进行归一化处理。采用竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取光谱特征信息,并结合随机森林(RF)、极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、偏最小二乘-判别分析(PLA-DA)进行建模对比,确定最佳模型。结果表明,MSC为最佳光谱预处理方法,MSC-SVM训练集识别率为93.33%,测试集识别率为92.67%,能有效减少光谱采集时产生的随...     

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...     

梨可溶性固形物含量的在线近红外光谱检测

应用近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC)。在实验台上以0.5 m·s-1的速度,300 W的光照强度,采用半透射方式检测梨的光谱。实验采用的梨样品为187个,其中147个样品为校正集,40个样品为预测集,应用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立梨可溶性固形物的在线预测模型。选取550～700 nm, 700～850 nm, 550～850 nm为建模波段范围,发现无论对于PLS还是PCR,都是550～850 nm波段的建模结果好。本实验还研究对比不同的光谱预处理方法(光谱平滑,一阶微分,二阶微分等)对预测模型性能的影响,其中5点S-G(Savitzky-Golay)光谱平滑能有效地提高光谱的信噪比,改善模型预测精度,而一阶微分、二阶微分对模型性能改善基本上没有影响;最好的预测模型相关系数r=0.948 8, 校正标准差RMSEC=0.236,预测标准差RMSEP=0.548。结果表明：PLS模型预测性能较好,梨可溶性固形物的在线检测具有可行性。     

不同产地苹果糖度可见近红外光谱在线检测

为了实现不同产地苹果糖度的快速在线无损检测,减少产地差异对近红外光谱检测模型的影响,建立了不同产地苹果糖度的在线检测通用模型。首先,采用水果动态在线检测设备采集了包括栖霞、洛川与会宁3个产地的红富士苹果的漫透射光谱。其次,采用偏最小二乘算法(PLS),结合无信息变量消除(UVE)方法,筛选出58个特征变量,建立了苹果糖度的UVE-PLS通用模型,该模型对个体产地预测集及总预测集的均方根误差分别为0.50～0.74°Brix与0.63°Brix,较原始个体模型分别提高了23.2%～44.4%与35.7%。最后,提出了一个新的外部验证样本集对模型性能进行评价,其残留预测偏差为2.33,预测值在±1.0°Brix和±1.5°Brix误差范围内的占比分别为85%与100%。实验结果表明:建立多个产地苹果糖度的在线检测通用模型,能够提高其他产地样本糖度的预测稳健性,并且采用合适的波长筛选方法能够简化模型。开发不同产地水果内部品质通用模型在波长有限的光谱设备中具有良好的应用潜力。     

基于中红外光谱分析技术的香菇产地识别研究

采用中红外光谱分析技术对香菇产地进行识别研究,并将相关向量机(relevance vector machine,RVM)算法应用于中红外光谱判别分析之中,取得了较好的效果。通过采集香菇粉末的中红外透射光谱,去除光谱噪声明显部分,对剩下的3 581~689cm-1透射谱线采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)进行预处理,并基于预处理谱线建立了香菇产地识别的偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、簇类独立软模式分类(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)、K最邻近算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)、RVM模型等五种判别分析模型。所有模型的识别正确率均高于80%,KNN,SVM和RVM判别分析模型取得了相近的结果,建模集和预测集识别正确率高于90%。基于全谱的PLS-DA模型的加权回归系数,利用加权回归系数法选取了6个特征波数,并基于特征波数建立了PLS-DA,KNN,SVM和RVM模型。基于特征波数的PLS-DA模型的建模集和预测集识别正确率均低于80%,而KNN,SVM和RVM模型的建模集和预测集的识别效果相近,且都高于90%。基于全谱和特征波数的模型中,RVM算法表现出较好的效果,识别正确率优于90%。结果表明,基于中红外光谱技术能用于香菇产地的识别,特征波数的选择以及RVM算法可以有效的用于中红外光谱判别分析中。本文成功将中红外光谱用于香菇产地识别研究,为香菇品质以及其他农产品品质分析提供了一种新的想法,具有实际意义。     

聚谷氨酸发酵过程中ATR-FTIR光谱信号的分数阶基线校正

采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法（ATR-FTIR）,结合多元校正模型对γ-聚谷氨酸（γ-PGA）发酵过程中两种主要底物葡萄糖和谷氨酸钠的浓度进行间接测量,为优化发酵系统控制提供重要的反馈信息。光谱测量中经常出现的基线漂移会严重影响后续多元校正模型的性能,需要采用基线校正算法对光谱进行预处理。现有流行的基线校正算法多数是基于Whittaker Smoother（WS）平滑算法,这些算法均采用整数阶微分对拟合基线进行约束,表达能力有限。针对现有基线校正算法中的整数阶微分自适应性差的问题,利用更加灵活的分数阶微分对基线进行约束,提出了一种基于分数阶的基线校正算法,实现对整数阶基线校正的扩展。总共进行了5个批次的γ-PGA发酵实验,并对不同批次和全部批次的ATR-FTIR光谱数据分别进行了分数阶基线校正,模型的预测精度均得到不同程度的提升。实验结果表明,只有在批次2时,基于整数阶的基线校正效果最好;其他批次的基线校正效果最好时的阶次均为分数阶。这也表明了分数阶微分（包含整数阶微分）对基线的约束更加合理。同时发现全部批次的整体基线校正效果远远差于单一批次的效果,原因可能是各批次发酵光谱的基线是不同的,对不同的批次需要选用不同的阶次以获得最佳的基线校正。此外,γ-PGA发酵样品的ATR-FTIR光谱测量是以蒸馏水为背景,会在3 100~3 600 cm-1波数范围内出现负水峰,形成有害的干扰信号;分数阶基线校正后的光谱表明,分数阶基线校正算法将负的水峰当作基线,在一定程度上进行了消除。综上分析,分数阶基线校正算法不仅扩展了传统整数阶基线校正算法的应用范围,也为消除ATR光谱中负的水峰提供了新的解决思路。     

基于能量色散X射线荧光光谱的鱼粉产地溯源方法研究

鱼粉是一种在养殖业中占有重要地位的高蛋白饲料原料.我国对鱼粉的市场需求很大,但不同产地的鱼粉存在品质差异的问题.为保证鱼粉品质安全,建立鱼粉产地溯源系统具有非常重要的意义.能量色散X射线荧光光谱根据元素辐射X射线荧光光子能量不同,能够检测样品矿物质元素种类和含量.鱼粉所含矿物质元素种类和含量会因鱼粉产地不同而存在差异,...     

基于SVM与RF的苹果树冠LAI高光谱估测

叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映作物群体大小的较好的动态指标。运用高光谱技术快速、无损地估测苹果树冠叶面积指数,为监测苹果树长势和估产提供参考。以盛果期红富士苹果树为研究对象,采用ASD地物光谱仪和LAI-2200冠层分析仪,在山东省烟台栖霞研究区,连续2年测量了30个果园90棵苹果树冠层光谱反射率及LAI值;通过相关性分析方法构建并筛选出了最优的植被指数;利用支持向量机(support vector machine, SVM)与随机森林(random forests, RF)多元回归分析方法构建了LAI估测模型。新建的GNDVI₅₂₇,NDVI₆₇₆,RVI₆₈₂,FD-NVI₆₅₆和GRVI₅₁₇五个植被指数及前人建立的两个植被指数NDVI₆₇₀和NDVI₇₀₅与LAI的相关性都达到了极显著水平;建立的RF回归模型中,校正集决定系数C-R2和验证集决定系数V-R2为0.920,0.889,分别比SVM回归模型提高了0.045和0.033,校正集均方根误差C-RMSE、验证集均方根误差V-RMSE为0.249,0.236,分别比SVM回归模型降低了0.054和0.058, 校正集相对分析误C-RPD、验证集相对分析误V-RPD达到了3.363和2.520,分别比SVM回归模型提高了0.598和0.262,校正集及验证集的实测值与预测值散点图趋势线的斜率C-S和V-S都接近于1,RF回归模型的估测效果优于SVM。RF多元回归模型适合盛果期红富士苹果树LAI的估测。     

基于叶绿素荧光光谱分析的稻瘟病害预测模型

为了实现稻瘟病的快速、准确和无损检测,力求构建稻瘟病害预测模型。根据水稻叶片相对病害面积将稻瘟病划分为3个等级,通过激光诱导法采集不同病害等级的活体水稻叶片叶绿素荧光光谱。选取502～830 nm波段激光诱导叶绿素荧光光谱(LICF)作为研究对象,利用Savitzky-Golay平滑法(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱信息进行预处理,通过主成分分析(PCA)方法获取经SG-FDT预处理后光谱的特征向量,根据累积贡献率和方差选取前3个主成分进行分析。将试验样本分为建模样本和检验样本,以稻瘟病害等级为预测指标,利用建模样本的133片叶片的光谱和病害信息分别结合判别分析(DA)、多类逻辑回归分析(MLRA)和多层感知器(MLP)建立稻瘟病的预测模型,利用检验样本的89片叶片的光谱和病害信息对所建模型进行预测检验,完成对PCA-DA、PCA-MLRA和PCA-MLP的对比寻优。结果表明,PCA-DA,PCA-MLRA和PCA-MLP模型均能完成对稻瘟病害的预测,但PCA-MLP模型的平均预测准确率能够达到91.7%,相比PCA-DA和PCA-MLRA模型,在稻瘟病害3个等级上均具有较好的分类和预测能力。     

全透射近红外光谱的苹果整果糖度在线检测模型优化

光谱质量、样本个体差异、检测系统和建模算法等多种因素共同决定水果糖度检测模型的预测精度和稳定性。采用自主研发的短积分全透射近红外在线检测系统以5 ms积分时间和0.5 m·s-1运行速度在线获取了“富士”苹果全透射光谱信号。不同姿态获取的透射光谱强度差异明显,但曲线走势相近,均在920 nm波段具有最大的光谱强度,在850 nm波段存在波谷。采用移动平均平滑、标准正态变量变换和多元散射校正等预处理方法有效去除原始光谱的随机噪声和基线偏差,减小了样本检测姿态引起的光谱差异。为分析不同检测姿态对苹果整果糖度预测模型的影响,构建了单一姿态局限模型和多姿态通用模型,结果表明基于全位点平均透射光谱构建的单一姿态局限模型对检测姿态具有很大的局限性,而多姿态通用模型预测能力较单一检测姿态相当,但却对不同的检测姿态具有更强的适用能力。为进一步提高光谱信号质量,优化模型预测能力,采用信号强度阈值优选方法实现了苹果整果糖度预测模型优化,发现移除中央位点获取的透射光谱信号,有利于提高苹果整果糖度预测模型精度。多姿态通用信号强度优化模型综合考虑不同姿态获取的光谱信息有效性,有效提升了通用信号强度优化模型的预测能力和稳定性,当多姿态通用模型中信号强度阈值为5 000时,模型预测性能最佳,其预测参数R_p,RMSEP和RPD分别为0.79,0.84%和1.58。表明短积分全透射近红外在线检测系统用于不同姿态苹果糖度预测是可行的,多姿态通用模型的建立,扩大了模型在不同姿态的预测稳健性,短积分光谱采集方式结合信号强度阈值优选方法提升了光谱信号的质量和模型的预测能力。     

梨和苹果糖度在线检测通用数学模型研究

采用可见/近红外光谱技术在线检测水果糖度,每个水果品种要单独建模,模型升级维护耗时费力。探讨建立苹果、梨等薄皮水果可溶性固形物(SSC)在线检测通用数学模型的可行性。利用自行设计的可见/近红外漫透射光谱在线检测系统,在积分时间80 ms、单线速度5个/s的条件下,采集新梨7号、砀山酥梨、玉露香梨和富士苹果四种水果的可见/近红外漫透射光谱。分析了四种水果的可见/近红外漫透射光谱响应特性,采用变异系数法和连续投影算法,筛选通用数学模型建模用光谱变量,并建立了偏最小二乘和最小二乘支持向量机梨与苹果梨通用数学模型。采用新样品评价模型的预测能力,变异系数法筛选光谱波段建立的偏最小二乘通用数学模型预测精度最高,通用模型预测梨和苹果梨模型预测均方根误差分别为0.49%和0.55%,通用模型预测相关系数分别为0.88和0.93;独立模型预测新梨7号、玉露香梨、砀山酥梨和富士苹果的预测相关系数分别为0.93,0.91,0.88和0.95,预测均方根误差分别为0.40%,0.42%,0.41%和0.46%。通用数学模型的预测精度略低于每个品种的独立数学模型,但是通用模型的通用性高于单一模型。实验结果说明采用变异系数法结合偏最小二乘法建立薄皮水果在线检测通用数学模型,实现四种水果糖度在线检测是可行的。     

基于偏最小二乘法判别分析与随机森林算法的牛肝菌种类鉴别

牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值.牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法.本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征.基于多种预处理组合(SNV+SG,2D+MSC...     

应用高光谱成像技术对打蜡苹果无损鉴别研究

探讨应用高光谱成像技术快速无损鉴别不同苹果蜡的可行性。通过对分别打食用果蜡、工业蜡和未打蜡的126个苹果样品,采用380～1 024 nm范围的高光谱图像仪获取三类苹果的高光谱图像信息,采用ENVI软件处理平台提取高光谱图像中对象的漫反射光谱响应特性。从126个样品中随机取出84个样品建模,其余42个样品作为独立的验证集。对光谱数据分别采用偏最小二乘(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和BP神经网络等建立高光谱响应特征与食用蜡苹果、工业蜡苹果、未打蜡苹果的关系模型,比较不同建模方法的效果。结果表明：采用MSC-SPA-LS-SVM模型可以较好的区分食用果蜡、工业蜡和未打蜡的三类苹果,预测结果的正确率分别为100%,100%和92.86%。