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基于粒子群算法的波長(zhǎng)選擇方法用于蘋果酸度的近紅外光譜分析

閱讀：347 發(fā)布時(shí)間：2014-08-06

采用便攜式近紅外光譜分析儀, 對(duì)蘋果樣品進(jìn)行掃描獲得光譜數(shù)據(jù),

運(yùn)用偏zui小二乘法結(jié)合基于粒子群算法的波長(zhǎng)選擇方法對(duì)蘋果試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行多

元統(tǒng)計(jì)分析, 建立數(shù)學(xué)模型, 利用該模型對(duì)蘋果酸度進(jìn)行了預(yù)測(cè)。對(duì)于基于粒

子群算法和全譜偏zui小二乘方法, 校正集樣品的酸度預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值之間的相

關(guān)系數(shù)分別為0??9880和0??9553, 校正均方根誤差分別為0??0197和0??0388;

預(yù)測(cè)集樣品的酸度預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù)分別為0??9833和0??9596,

預(yù)測(cè)均方根誤差分別為0??0193和0??0304。與全譜偏zui小二乘法相比, 基于粒

子群算法的偏zui小二乘法, 不僅較大地減少波長(zhǎng)變量而降低計(jì)算量, 而且也較

大地提高了模型性能而增強(qiáng)了模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。該方法可建立較好的定量分

析模型, 能廣泛應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)或野外蘋果酸度的快速分析。

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