基于SVM和可见/近红外光谱的蓝莓新鲜度快速评价研究

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农产品质量安全直接关系到人类健康、农产品市场和农业可持续发展等多个方面。新鲜度是衡量水果等农产品品质的重要指标,对水果新鲜度进行快速准确评价具有重大意义。水果中的蓝莓,其果肉更加柔软,贮藏过程中的品质变化更加明显,常温下放置几天可能就会腐烂变质,不具有食用价值,快速准确评价蓝莓果实新鲜度是一项重要工作。针对传统人工感官评价和理化分析法的不足,基于可见/近红外光谱技术结合支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,建立了蓝莓新鲜度快速评价模型,以期为蓝莓新鲜度的快速准确评价提供参考。论文以10℃恒温贮藏绿宝石蓝莓为研究对象,利用ASD公司可见/近红外光谱仪,采集不同贮藏天数蓝莓样品的光谱信息,综合考虑与蓝莓新鲜度相关的6个理化指标:贮藏天数、外观、质量损失率、硬度、可溶性固形物和维生素C,计算新鲜度综合得分,绘出综合得分曲线,将所测全部蓝莓样品划分为新鲜、次新鲜和不新鲜3个类别。样品按照新鲜度综合得分进行排序,采用隔三选一法将样本集划分为训练集和测试集。采集到的原始光谱由于含有较多噪声和无用信息,因此采用了多种预处理方式对原始光谱进行预处理,以消除各随机因素对模型性能的干扰。分别以原始光谱和预处理后的光谱数据作为模型输入变量,蓝莓新鲜度类别为输出量,建立线性的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型和非线性的支持向量机(SVM)模型。通过比较两种模型预测效果发现,无论是原始光谱还是预处理后的光谱数据,SVM模型的交叉验证准确率和测试集准确率均高于PLS-DA模型,最优预处理方法为3次15点S-G卷积平滑。样品的光谱数据由数千个变量组成,为使采用这些光谱数据建立的模型更加快速可靠,利用了主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除法(UVE)、随机蛙跳算法(Rf)以及反向区间偏最小二乘法(Bi PLS)对全光谱数据进行特征信息提取,5种方法提取的特征变量个数分别为5、11、176、81和300个。SVM核函数采用径向基函数,惩罚因子c和核函数参数g利用网格搜索(Grid)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行寻优,对比3种优化算法下各特征提取方法的实际效果,得出基于PCA-GA-SVM模型预测效果最优。此外,通过不同特征提取方法分别构建了反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和概率神经网络(PNN)这3种常见的机器学习分类模型,找出每种模型最适宜的特征提取方法,并与基于SVM的蓝莓新鲜度评价模型进行对比。研究发现除BPNN模型外其余3种模型测试集识别准确率均高于85%,SVM模型达到了88%,其在所有蓝莓新鲜度评价模型中效果最佳。研究表明,可见/近红外光谱技术结合SVM等方法在蓝莓新鲜度的快速评价方面具有良好的应用潜力。
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