国家自然科学基金(2008BAD96B04)
- 作品数：1 被引量：27H指数：1
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- 蒙特卡罗无信息变量消除方法用于近红外光谱预测果品硬度和表面色泽的研究被引量：27
- 2011年
- 近红外光谱(NIRS)分析方法用于梨的硬度和表面色泽的无损快速定量分析,提高了分析方法的预测精度,消除无信息建模变量对模型稳定性的影响。分别采用蒙特卡罗无信息变量消除(Monte Carlo unin-formative variables elimination,MC-UVE)和基于小波变换(wavelet transform,WT)的蒙特卡罗无信息变量消除(WT-MC-UVE)方法对梨的硬度和表面色泽的建模变量进行筛选。结果表明,对于硬度模型,采用WT-MC-UVE方法,210个变量可以得到和原始光谱(1 451个变量)近似的预测结果;对于表面色泽的预测模型,采用WT-MC-UVE方法后,建模变量减少为220,模型的预测均方根误差从1.06减小为0.90,预测相关系数从0.975提高为0.981。因此,WT-MC-UVE方法可以有效地选择建模变量,既能提高模型的稳定性,又能提高多元校正的预测精度。
- 郝勇孙旭东潘圆媛高荣杰刘燕德
- 关键词：近红外光谱蒙特卡罗
