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
利用高光譜成像儀采集雞蛋的高光譜透射圖像，并利用游標(biāo)卡尺、pH計(jì)、黏度計(jì)測定雞蛋的新鮮度、酸堿度與黏度，用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)（competitive adaptive reweighed sampling，CARS）算法與連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）選取特征波長分別建立雞蛋品質(zhì)與其高光譜特征的簡單多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）模型，并在CARS提取的特征波長基礎(chǔ)上用SPA進(jìn)行了二次波段提取，建立相應(yīng)的MLR模型，對比一次波長提取與二次波長提取選擇的特征波長建立的模型性能。結(jié)果表明，CARS與SPA建立的MLR模型的驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)均在0.9以上。二次特征波段建立MLR模型的驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)比一次特征波段提取建立的MLR相關(guān)系數(shù)高，且均方根誤差（root mean square error，RMSE）均有所減小，選取的特征波段比單獨(dú)使用CARS或SPA選取的波段要少。建立的雞蛋新鮮度、酸堿度（pH值）、黏度MLR模型的相關(guān)系數(shù)R分別為0.94、0.95、0.95，RMSE分別為6.36、0.17、149。即CARS、SPA提取特征波長可以優(yōu)化模型，二次特征波段提取能更進(jìn)一步的優(yōu)化模型，提高了模型的穩(wěn)定性，該模型能完好無損預(yù)測雞蛋品質(zhì)。
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