【摘 要】
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[目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测
【机 构】
:
南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室,南京农业大学食品科技学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2015BAD19B03);国家自然科学基金青年基金项目(31401610);中央高校基本科研业务费专项资金(KJQN201557);南京农业大学工学院优秀青年人才科技基金项目(YQ201603);江苏省农业科技自主创新项目[CX(16)1059,CX(17)1003]
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[目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的快速检测。[方法]以‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量(SSC)为研究指标,利用高光谱成像技术采集样本400~1 000 nm波长的漫反射光谱,对样本感兴趣区域(ROI)的光谱进行预处理,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量算法(IRI
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