【摘 要】
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通过数据融合技术充分利用不同近红外光谱仪器间的信息,提高水蜜桃定量检测模型的可靠性。实验通过flame-NIR和USB2000+光谱采集系统分别采集相同水蜜桃样本的近红外光谱数据
【机 构】
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温州大学电气与电子工程学院,温州大学财务计划处
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通过数据融合技术充分利用不同近红外光谱仪器间的信息,提高水蜜桃定量检测模型的可靠性。实验通过flame-NIR和USB2000+光谱采集系统分别采集相同水蜜桃样本的近红外光谱数据。之后,利用阿贝尔折光仪测出所有样本糖度真实值,分别构建糖度定量模型。在其基础上,构建两种光谱数据的融合模型,融合数据经过无信息变量消除(UVE)和遗传算法(GA)变量选择后构建UVE-PLS、GA-PLS。结果显示,相比于未进行数据融合构建的糖度定量预测模型,最优融合模型GA-PLS交叉验证均方根误差减少了22.19%、33.7
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