黄瓜水分和硬度高光谱特征波长选择与预测模型构建

为实现高光谱对黄瓜新鲜度的快速、准确检测,以硬度和失水率作为品质指标,采用高光谱成像技术对同一批次不同贮藏日期的黄瓜进行检测。采用Savitzky-Golar法、多元散射校正、标准正态变量变换3种方法对黄瓜高光谱数据进行预处理,并对预处理结果进行对比,确定Savitzky-Golar预处理方法;运用竞争性自适应重加权算法、偏最小二乘、连续投影算法对高光谱特征波长进行选择,针对硬度指标分别选取了25,13,20个特征波长,针对失水率指标,分别选取了20,16,20个特征波长;运用BP神经网络构建黄瓜硬度和失水率预测模型。结果表明,基于连续投影算法所筛选出的特征波长光谱信息所建立的BP模型判别效果最佳,其对硬度判别的训练集准确率和测试集准确率分别为95.24%,91.67%;对失水率判别的训练集准确率和测试集准确率分别为97.78%,95.00%。     

基于高光谱成像技术的金银花与山银花快速鉴别

利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损的鉴别金银花与山银花的方法。通过对比3种预处理方法对偏最小二乘算法(Partial Least Squares,PLS)建模效果的影响,得到SNV为建模最优预处理方法。使用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立极限学习机(Extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(Last Squares Support Vector Machine,LSSVM)的判别分析模型。结果表明,光谱经SNV预处理后,应用SPA提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花和山银花最优判别模型,其建模集与预测集识别率均达到了100.00%。因此,利用高光谱成像技术能够无损、有效地鉴别金银花与山银花,并且在全光谱和特征波长下均能实现金银花与山银花的快速判别分析。     

基于高光谱成像技术的金银花霉变检测模型

利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损检测金银花霉变程度的方法。通过比较Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、多元散射校正(MSC)和SG-MSC 3种预处理方法对偏最小二乘算法(PLS)建模效果的影响,得到SG-MSC为建模最优预处理方法。使用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立偏最小二乘判别(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的判别分析模型。结果表明,光谱经SG-MSC预处理后,应用CARS提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花不同霉变程度最优判别模型,其训练集与验证集的正确率均达到100%。利用高光谱成像技术能够快速无损、有效地鉴别金银花霉变程度,并且在特征波长下能实现金银花霉变程度的快速判别分析。