【摘 要】
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为实现苹果可溶性固形物(SSC)的便携式快速检测，本文利用环形光纤探头和微型光谱仪搭建便携式苹果可溶性固形物光谱采集系统，结合无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)、竞争
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌,712100
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为实现苹果可溶性固形物(SSC)的便携式快速检测，本文利用环形光纤探头和微型光谱仪搭建便携式苹果可溶性固形物光谱采集系统，结合无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应加权(CARS)算法筛选基于PLS的苹果可溶性固形物的近红外光谱特征波长.另外，采用反向区间最小二乘支持向量机(BiLS-SVM)和GA算法优选基于LS-SVM的特征波长变量，分别建立所选特征波长和全波段的PLS模型和LS-SVM模型.试验结果表明，经过GA-CARS算法从全波段1512个波长中筛选出的50个特征波长建立的PLS模型效果最好，其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.962和0.403°Brix.
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