基于近红外高光谱成像技术的马铃薯干物质含量无损检测

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基于近红外高光谱成像技术对马铃薯干物质含量进行无损检测研究。运用偏最小二乘回归系数法对多元散射校正(MSC)预处理后的光谱优选出8个特征波长,采用粒子群算法优化支持向量机(PSO—SVM)和偏最小二乘回归算法(PLSR)分别建立特征波长预测模型并对比分析。结果表明,采用粒子群算法优化支持向量机(PSO—SVM)建立的特征波长预测模型优于偏最小二乘回归算法(PLSR)预测模型,校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.94437、0.91977和0.15501、0.15690,高光谱成像技术对马铃薯干物
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