領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為探究基于高光譜成像技術(shù)預(yù)測靈武長棗VC含量的可行性并尋找最佳預(yù)測模型。采集100?個長棗樣本在波長400～1?000?nm處的高光譜圖像，對光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；應(yīng)用遺傳算法（genetic algorithm，GA）、連續(xù)投影算法（successive projection algorithm，SPA）和競爭性正自適應(yīng)加權(quán)（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）算法對原始光譜數(shù)據(jù)提取特征波長；分別建立基于全光譜和特征波長的偏最小二乘（partial least squares regression，PLS）和最小二乘支持向量機（least squares support vector machine，LSSVM）VC含量預(yù)測模型。結(jié)果表明，采用標準正態(tài)變換預(yù)處理算法效果最優(yōu)，其PLS模型的交叉驗證相關(guān)系數(shù)為0.839?5，交叉驗證均方根誤差為16.248?2；利用GA、SPA和CARS從全光譜的125?個波長中分別選取出12、5?個和26?個特征波長；基于CARS建立的PLS模型效果最優(yōu)，其Rc、Rp、校正均方根誤差、預(yù)測均方根誤差分別為0.896?2、0.889?2、10.746?2%、12.145?3%。研究結(jié)果表明基于高光譜成像技術(shù)對靈武長棗VC含量的無損檢測是可行的。
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