本文主要研究内容
作者苗雪雪,苗莹,龚浩如,陶曙华,陈英姿,陈祖武,王洁敏（2019）在《特征波长优选结合近红外技术检测大米中的含水量》一文中研究指出：利用近红外光谱技术实现了大米中含水量的快速测定。为进一步提高近红外模型的精度和稳定性,采用4种波长筛选方法:遗传算法(GA)、无信息变量消除法(UVE)、无信息变量消除-遗传算法组合法(UVE-GA)以及连续投影算法(SPA),对大米水分近红外光谱特征波长进行了优选,并基于筛选出的光谱变量建立了大米含水量偏最小二乘法(PLS)模型。结果表明,相较于全光谱建模,4种特征波长优选方法不仅提升了所建模型的预测性能和精度,还有效地减少了建模时的光谱信息量,节省了建模时间;其中经过UVE-GA算法从全波段1154个波长中筛选出的68个特征波长建立的模型效果最好,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.9675和0.3915。综上所述,近红外光谱技术结合UVE-GA光谱处理方法能够实现大米水分含量的快速无损检测,为大米含水量的监督检测提供了技术依据。
Abstract
li yong jin gong wai guang pu ji shu shi xian le da mi zhong han shui liang de kuai su ce ding 。wei jin yi bu di gao jin gong wai mo xing de jing du he wen ding xing ,cai yong 4chong bo chang shai shua fang fa :wei chuan suan fa (GA)、mo xin xi bian liang xiao chu fa (UVE)、mo xin xi bian liang xiao chu -wei chuan suan fa zu ge fa (UVE-GA)yi ji lian xu tou ying suan fa (SPA),dui da mi shui fen jin gong wai guang pu te zheng bo chang jin hang le you shua ,bing ji yu shai shua chu de guang pu bian liang jian li le da mi han shui liang pian zui xiao er cheng fa (PLS)mo xing 。jie guo biao ming ,xiang jiao yu quan guang pu jian mo ,4chong te zheng bo chang you shua fang fa bu jin di sheng le suo jian mo xing de yu ce xing neng he jing du ,hai you xiao de jian shao le jian mo shi de guang pu xin xi liang ,jie sheng le jian mo shi jian ;ji zhong jing guo UVE-GAsuan fa cong quan bo duan 1154ge bo chang zhong shai shua chu de 68ge te zheng bo chang jian li de mo xing xiao guo zui hao ,ji yu ce xiang guan ji shu he yu ce jun fang gen wu cha fen bie wei 0.9675he 0.3915。zeng shang suo shu ,jin gong wai guang pu ji shu jie ge UVE-GAguang pu chu li fang fa neng gou shi xian da mi shui fen han liang de kuai su mo sun jian ce ,wei da mi han shui liang de jian du jian ce di gong le ji shu yi ju 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自食品科技的苗雪雪,苗莹,龚浩如,陶曙华,陈英姿,陈祖武,王洁敏，发表于刊物食品科技2019年10期论文，是一篇关于近红外光谱论文,大米论文,特征变量筛选论文,含水量论文,间隔偏最小二乘法论文,遗传算法论文,食品科技2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自食品科技2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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