【摘 要】
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采用近红外光谱技术结合数据降维的方法,建立了哈密瓜可溶性固形物含量的预测模型:对比多种光谱预处理方法,确定二阶求导用于处理原始光谱;经预处理的光谱数据分别结合特征选择竞争性自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)提取特征波长,以及利用主成分分析进行降维;再使用特征选择和特征提取的光谱数据作为模型的输入变量,建立哈密瓜可溶性固形物含量预测模型。结果显示,CARS+SVM建立的预测模型最优,模型的校正集相关系数为0.9814,预测集相关系数为0.9002,模型能够准确预测哈密瓜
【机 构】
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新疆农业大学机电工程学院,新疆农业大学数理学院
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区教育厅自然科学重点项目(编号:XJEDU2020I009),国家自然科学基金面上项目(编号:61367001)。
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采用近红外光谱技术结合数据降维的方法,建立了哈密瓜可溶性固形物含量的预测模型:对比多种光谱预处理方法,确定二阶求导用于处理原始光谱;经预处理的光谱数据分别结合特征选择竞争性自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)提取特征波长,以及利用主成分分析进行降维;再使用特征选择和特征提取的光谱数据作为模型的输入变量,建立哈密瓜可溶性固形物含量预测模型。结果显示,CARS+SVM建立的预测模型最优,模型的校正集相关系数为0.9814,预测集相关系数为0.9002,模型能够准确预测哈密瓜
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