【摘 要】
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通过偏最小二乘法(PLS)分别建立去皮前后苹果硬度的近红外回归模型。采用光谱附加散射校正(MSC)、微分处理(Derivative)、直接正交信号校正(DOSC)等预处理方法和基于遗传算法
【机 构】
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中国农业大学食品科学与营养工程学院; 上海大学通信与信息工程学院;
【基金项目】
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国家“十五”重大科技专项项目(2001BA501A16B)资助
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通过偏最小二乘法(PLS)分别建立去皮前后苹果硬度的近红外回归模型。采用光谱附加散射校正(MSC)、微分处理(Derivative)、直接正交信号校正(DOSC)等预处理方法和基于遗传算法(GA)的有效波段选择方法来消除果皮对模型精度的影响。结果表明,苹果果皮对近红外光谱分析模型的预测能力有很大影响,但仅通过常规的光谱预处理方法(MSC、Derivative)很难有效消除。文章提出的遗传算法结合直接正交信号校正(GA-DOSC)方法能有效消除果皮的影响,不但使所建模型的波长点和最佳主因子数分别由1 480和5降到36和1;其相关系数r由0.753提高到0.805,更重要的是模型的预测相对误差RSDp从16.71%显著下降到12.89%,并接近采用苹果果肉建模的预测性能(12.36%),达到了对苹果硬度的近红外无损检测要求。
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