本文主要研究内容
作者孙海霞,张淑娟,薛建新,赵旭婷,邢书海,陈彩虹,李成吉（2019）在《变量优选补正算法的鲜枣可溶性固形物检测模型传递方法研究》一文中研究指出：在水果的品质检测和分级分选中,存在不同仪器所建检测模型难以共享的难题。为此,以壶瓶枣为研究对象,利用可见/近红外光谱技术探讨仪器间可溶性固形物含量(SSC)检测模型的传递方法。首先,采用美国ASD(Analytical Spectral Device)公司生产的两台仪器采集样本的光谱信息,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立原始光谱、 Savitzky-Golay一阶导数处理、标准正态变量变换后的SSC检测模型,预测不同仪器采集的光谱时3种方法的预测能力均较差。预测同一台仪器的光谱时,基于原始光谱的主仪器所建模型最优,预测集的决定系数(R■)和均方根误差(RMSEP)分别为0.73和1.36%。在此基础上,采用Kennard/Stone算法选取标样,利用专利算法(Shenk’s)、直接标准化(DS)、斜率/偏差算法(S/B)进行模型传递。然后,根据回归系数提取主仪器(24个)和从仪器(28个)的特征波长,优选出单一变量(SV)24个、共性变量(CV)23个、融合变量(FV)29个,均涵盖了SSC的主要吸收谱带。利用优选的变量分别建立主仪器的LS-SVM检测模型,采用主仪器的预测结果(R■=0.78～0.80, RMSEP=1.07%～1.13%)明显好于全波段所建模型,但预测从仪器时RMSEP为6.62%～7.88%,模型失效。最后,基于波长位置偏移和分子振动的吸收特性提出了共性变量优选结合差值补正(CV-MC)、单一变量优选结合差值补正、融合变量优选结合差值补正、共性变量优选结合波长补正算法(CV-WC)进行模型传递,并与SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’s, SV-DS, CV-DS, FV-DS, SV-S/B, CV-S/B和FV-S/B进行对比分析。结果表明,基于全波段进行模型传递时,预测结果均较差(R■=0.03～0.34, RMSEP=2.44%～4.67%);基于优选变量所建模型经SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’s传递后的结果较差,经其他算法传递后的结果(R■=0.47～0.73, RMSEP=1.30%～1.90%)好于全波段;基于共性变量传递后的结果好于单一变量和融合变量, CV-MC结果最佳(R~2_p=0.73, RMSEP=1.30%), CV-WC传递后的预测结果(RMSEP=1.62%)与CV-DS和CV-S/B相近。研究表明, CV-MC和CV-WC均是一种有效模型传递算法,对建立不同仪器间通用的鲜枣品质检测模型具有重要意义。
Abstract
zai shui guo de pin zhi jian ce he fen ji fen shua zhong ,cun zai bu tong yi qi suo jian jian ce mo xing nan yi gong xiang de nan ti 。wei ci ,yi hu ping zao wei yan jiu dui xiang ,li yong ke jian /jin gong wai guang pu ji shu tan tao yi qi jian ke rong xing gu xing wu han liang (SSC)jian ce mo xing de chuan di fang fa 。shou xian ,cai yong mei guo ASD(Analytical Spectral Device)gong si sheng chan de liang tai yi qi cai ji yang ben de guang pu xin xi ,cai yong zui xiao er cheng zhi chi xiang liang ji (LS-SVM)jian li yuan shi guang pu 、 Savitzky-Golayyi jie dao shu chu li 、biao zhun zheng tai bian liang bian huan hou de SSCjian ce mo xing ,yu ce bu tong yi qi cai ji de guang pu shi 3chong fang fa de yu ce neng li jun jiao cha 。yu ce tong yi tai yi qi de guang pu shi ,ji yu yuan shi guang pu de zhu yi qi suo jian mo xing zui you ,yu ce ji de jue ding ji shu (R■)he jun fang gen wu cha (RMSEP)fen bie wei 0.73he 1.36%。zai ci ji chu shang ,cai yong Kennard/Stonesuan fa shua qu biao yang ,li yong zhuan li suan fa (Shenk’s)、zhi jie biao zhun hua (DS)、xie lv /pian cha suan fa (S/B)jin hang mo xing chuan di 。ran hou ,gen ju hui gui ji shu di qu zhu yi qi (24ge )he cong yi qi (28ge )de te zheng bo chang ,you shua chu chan yi bian liang (SV)24ge 、gong xing bian liang (CV)23ge 、rong ge bian liang (FV)29ge ,jun han gai le SSCde zhu yao xi shou pu dai 。li yong you shua de bian liang fen bie jian li zhu yi qi de LS-SVMjian ce mo xing ,cai yong zhu yi qi de yu ce jie guo (R■=0.78～0.80, RMSEP=1.07%～1.13%)ming xian hao yu quan bo duan suo jian mo xing ,dan yu ce cong yi qi shi RMSEPwei 6.62%～7.88%,mo xing shi xiao 。zui hou ,ji yu bo chang wei zhi pian yi he fen zi zhen dong de xi shou te xing di chu le gong xing bian liang you shua jie ge cha zhi bu zheng (CV-MC)、chan yi bian liang you shua jie ge cha zhi bu zheng 、rong ge bian liang you shua jie ge cha zhi bu zheng 、gong xing bian liang you shua jie ge bo chang bu zheng suan fa (CV-WC)jin hang mo xing chuan di ,bing yu SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’s, SV-DS, CV-DS, FV-DS, SV-S/B, CV-S/Bhe FV-S/Bjin hang dui bi fen xi 。jie guo biao ming ,ji yu quan bo duan jin hang mo xing chuan di shi ,yu ce jie guo jun jiao cha (R■=0.03～0.34, RMSEP=2.44%～4.67%);ji yu you shua bian liang suo jian mo xing jing SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’schuan di hou de jie guo jiao cha ,jing ji ta suan fa chuan di hou de jie guo (R■=0.47～0.73, RMSEP=1.30%～1.90%)hao yu quan bo duan ;ji yu gong xing bian liang chuan di hou de jie guo hao yu chan yi bian liang he rong ge bian liang , CV-MCjie guo zui jia (R~2_p=0.73, RMSEP=1.30%), CV-WCchuan di hou de yu ce jie guo (RMSEP=1.62%)yu CV-DShe CV-S/Bxiang jin 。yan jiu biao ming , CV-MChe CV-WCjun shi yi chong you xiao mo xing chuan di suan fa ,dui jian li bu tong yi qi jian tong yong de xian zao pin zhi jian ce mo xing ju you chong yao yi yi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自光谱学与光谱分析的孙海霞,张淑娟,薛建新,赵旭婷,邢书海,陈彩虹,李成吉，发表于刊物光谱学与光谱分析2019年04期论文，是一篇关于可见论文,近红外光谱论文,模型传递论文,鲜枣论文,无损检测论文,光谱学与光谱分析2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自光谱学与光谱分析2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。