【摘 要】
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在模式识别技术近些年的迅猛发展中,它在农业检测中的使用范围也慢慢广泛,国内外已在水分、蛋白质、多糖、脂肪的检测等方面都做了大量的研究,但在环磷酸腺苷(cAMP)检测方面还未见有报告。本文讲述了红枣近红外光谱信号定量检测的科研价值和该技术在我国和其他国家的研究状况,并针对红枣近红外光谱信号的特点,实验验证使用PLS回归与SVR算法对红枣近红外光谱识别实现快速检测cAMP含量的准确度和稳定性。本文主要
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在模式识别技术近些年的迅猛发展中,它在农业检测中的使用范围也慢慢广泛,国内外已在水分、蛋白质、多糖、脂肪的检测等方面都做了大量的研究,但在环磷酸腺苷(cAMP)检测方面还未见有报告。本文讲述了红枣近红外光谱信号定量检测的科研价值和该技术在我国和其他国家的研究状况,并针对红枣近红外光谱信号的特点,实验验证使用PLS回归与SVR算法对红枣近红外光谱识别实现快速检测cAMP含量的准确度和稳定性。本文主要研究工作如下:1、提出将近红外光谱技术(NIR)应用于红枣中cAMP含量检测问题上,并用联合区间最小二乘回归(SiPLS)法去减少PLS回归算法因光谱数据特征维数高而所耗的较长建模时间。实验分别用全光谱区间和部分光谱区间建立定量模型,结果显示最优模型的预测值与实测值能达到相关系数为0.8946、均方根误差为26.3277(mg/kg)。结果证明PLS回归模型预测值与化学实测值有较好的相关系数,表明了基于近红外光谱检测技术在cAMP含量检测方面有着很大的应用价值。2、针对提高近红外光谱定量模型的预测精度,探究支持向量机回归(SVR)算法在近红外光谱检测技术中的应用,选用基于联合X-Y距离的样本集划分法(SPXY)选择校正样本集,以常规化学分析方法测定的cAMP的含量为参考值,建立了红枣的近红外光谱定量分析模型。并且在预测性能方面对比了PLS回归模型,其结果SPXY-SVR模型的决定系数为0.9388、均方根误差为13.0739(mg/kg),表明SVR算法能够更好地对cAMP定量预测。本文的实验结果表明,近红外光谱技术能够应用在cAMP含量的检测上,且SPXY-SVR算法在优化参数后能够在预测红枣cAMP含量上得到较为满意的准确度和稳定性,为开发出一种新的、快速便捷的cAMP含量检测方法提供了实验依据。
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