基于小波变换-遗传算法-偏最小二乘的草莓糖度检测研究

采用近红外漫反射光谱分析技术,对草莓糖度进行了无损检测研究。利用便携式近红外光谱仪采集草莓样品在600～1 100 nm波段内的漫反射光谱数据。首先利用小波变换(WT)多分辨率方法对光谱数据进行去噪预处理,然后利用遗传算法(GA)优选特征波长,最后运用偏最小二乘法(PLS)建立草莓糖度的WT-GA-PLS校正模型。该模型校正集的相关系数R_C为0.9395,校正集的均方根误差RMSEC为0.1615,预测集的相关系数R_P为0.9652,预测集的均方根误差EMSEP为0.5042。与全光谱模型(FS-PLS)和小波变换模型(WT-PLS)相比,该模型预测能力更强,稳健性更优。