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马铃薯可溶性固形物的近红外光谱快速定量模型及优化

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[目的]为了检测马铃薯的饲用品质,用近红外光谱法建立马铃薯可溶性固形物含量(SSC)快速测定模型.[方法]以偏最小二乘法(PLS)建立原始光谱的校正模型为基础,用蒙特卡洛交互验证法剔除异常样本,经比较选择标准正态变量和均值中心化算法进行光谱预处理、光谱-参考值共生距离法划分样本集,然后对所得数据分别以PLS和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定量校正模型,并用竞争性自适应重加权采样法和风驱动-差分进化混合算法完成相应模型的特征波长和参数优化.[结果]优化的PLS模型和LS-SVM模型波长变量分别减至全光谱的8.67％、67.80％,二者的Rc 2、Rp 2、RMSEC、RMSEP、RPD分别为0.9708、0.9542、0.2586、0.2628、5.91和0.9873、0.9830、0.1705、0.1734、8.96,LS-SVM模型的各项性能指标全面优于PLS模型.[结论]2种定量模型均可用于马铃薯SSC的实际检测工作.
Rapid Quantitative Model and Optimization of Potato Soluble Solids by Near Infrared Spectroscopy

陈素彬、杨华、罗蓉、胡振

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南充职业技术学院,四川南充637131

西南油气田公司川中油气矿地质研究所,四川遂宁629000

可溶性固形物 近红外光谱分析 定量模型 偏最小二乘法 最小二乘支持向量机

南充市2019年应用技术研究与开发项目

19YFZJ0028

2021

10.3969/j.issn.0517-6611.2021.20.055

安徽农业科学
安徽省农业科学院

安徽农业科学

影响因子：0.413
ISSN：0517-6611
年,卷(期)：2021.49(20)
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