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基于可见/近红外光谱技术的便携分析仪的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
目的为解决水果内部品质信息的快速无损检测,自主研制了一台基于可见/近红外光谱技术的便携式分析仪,通过试验验证其可行性及所建模型的鲁棒性。方法以红富士苹果为检测对象,采集透射光谱曲线,与化学指标可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)分别建立基于平均光谱、基于各采样光谱的偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型,比较预测精度并对非同批次样本进行预测。结果试验表明该分析仪对苹果SSC具有较高的测量精度,特别是基于各采样光谱的PLS模型,对同批次样本预测相关系数(Rp)达到0.924,预测均方根误差低至0.429%Brix,预测精密度(平均偏差)低至0.136%Brix,对非同批次样本SSC表现出较强的鲁棒性能,预测均方根误差为0.531%Brix。结论通过此项研究,表明该便携分析仪可用于水果内部品质信息的定量分析,并建议采用基于各采样光谱建立的回归模型用于外来样本的预测。 相似文献
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针对电力线缆分布情况复杂、缺乏全面有效预警手段等问题,提出基于灰色马尔科夫(GM-Markov)模型的线缆温度预警系统。首先分析温度预警系统设计总体结构以及数据通信方式,通过采用LoRa和GPRS相结合的方式,保证数据采集的可靠性;其次,通过灰色马尔科夫模型预测线缆温度,将预测结果用线缆温度预警模型进行故障判断,提高预警系统准确性;最后,通过实验验证线缆温度预警的可行性,并构建线缆温度分级预警平台,实现将各种故障信息及时推送给企业管理人员,达到实时预警的目的。 相似文献
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