【摘 要】
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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
【基金项目】
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塔里木大学校长基金自然科学类人才项目(TDZKSS202141);
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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。
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