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花生冻伤近红外光谱快速判别方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 高翔;高炜;孙丽娟;吴静珠;孙晓荣

作者机构：

关键词： 花生;冻伤;近红外光谱法;特征波长选取;支持向量机

期刊名称：食品安全质量检测学报

ISSN： 2095-0381

年卷期： 2023 年 12 期

页码：

收录情况： 北大核心（2020版） ; ; 科技核心（2023版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 目的 构建基于近红外光谱快速判别花生冻伤的模型.方法 采用移动窗口平均平滑(moving window average,WMA)、标准正态变量校正(standard normal variate correction,SNV)及一阶导数(first derivative,FD)的组合预处理方法提升光谱信号质量;分别采用无信息变量消除法(elimination of uninformative variables,UVE)、竞争性自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)以及二者的联合算法筛选特征波长;最后构建基于支持向量机分类算法(support vector machine classification,SVC)的花生冻伤分类模型.结果 使用UVE-CARS算法筛选特征波长效果最佳,筛选出 7 个特征波长,构建的判别模型准确率达 95％.结论 该花生冻伤判别模型判别准确率高,为花生冻伤快速、无损判别提供可行的技术方案,并为基于滤光片式近红外技术的花生品质色选机的开发提供参考.

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