山西省高等学校高新技术产业化项目(20110011)
- 作品数：1 被引量：6H指数：1
- 相关作者：张海红张淑娟赵艳茹赵聪慧更多>>
- 相关机构：山西农业大学更多>>
- 发文基金：山西省高等学校高新技术产业化项目山西省科技攻关计划项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程更多>>
- 鲜枣可溶性固形物最小二乘支持向量机动态检测研究被引量：6
- 2012年
- 用可见/近红外光谱动态检测鲜枣的可溶性固形物含量。试验时样品以0.1m/s的速度运动,采集其可见/近红外漫反射光谱(350～2500nm)。用平均平滑法对120个赞皇枣样品、118个郎枣样品的光谱进行消噪处理,采用连续投影算法提取其特征波长,并建立相应的最小二乘支持向量机预测模型SPA/LS-SVM;同时将赞皇枣在500～1100nm范围的可见/短波近红外平滑光谱数据,郎枣在700～1500nm范围的平滑光谱数据用最小二乘支持向量机建立Smooth/LS-SVM预测模型,并对各自预测集样品(30个)的可溶性固形物含量进行预测和对比分析。结果表明:SPA/LS-SVM模型预测相关系数(赞皇枣0.833,郎枣0.847)与Smooth/LS-SVM模型预测相关系数(赞皇枣0.848,郎枣0.857)相差不大,且前者更精简,预测速度快,预测时间短,可以作为鲜枣可溶性固形物含量的一种动态检测方法,但模型的精度和稳定性需进一步提高。
- 赵聪慧张淑娟张海红赵艳茹
- 关键词：鲜枣可溶性固形物近红外光谱动态检测连续投影算法最小二乘支持向量机
