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库尔勒香梨含糖量的近红外光谱检测模型研究

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以成熟期库尔勒香梨为研究对象,以香梨含糖量作为检测指标,使用近红外光谱仪采集香梨样本光谱数据,通过一阶差分、二阶差分、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)等方法对原始光谱进行预处理分析,研究香梨糖分的近红外光谱响应,结果表明MSC方法更适合于香梨近红外光谱数据的预处理.使用SPXY算法将近红外光谱建模样本集按4:1进行划分,并使用相关系数法提取12个特征波长变量.通过线性回归、偏最小二乘法(PLS)和支持向量机(SVM)等方法分别建立香梨含糖量的检测模型,并进行比较,PLS模型均方根误差(RMSE)为0.5457,预测精度(Precision)为0.9918,相关系数为0.5802,均优于其它两种预测模型.MSC+PLS预处理方法可用于库尔勒香梨含糖量快速、无损检测.
Study on Near Infrared Spectroscopy Detection Model of Sugar Content in Korla Fragrant Pear

王彦群、贾浩坤、范振岐

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华中农业大学信息学院,武汉 430070

塔里木大学信息工程学院,阿拉尔 843300

近红外光谱 多元散射校正 PLS算法 SVM算法

塔里木大学校长基金自然科学类人才项目

TDZKSS202141

2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.18.008

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(18)
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