柑桔叶片可溶性糖近红外检测非线性模型研究

为了监督柑桔叶片是否缺乏营养元素，对叶片可溶性糖进行分析。采用近红外光谱技术结合误差反馈神经网络（BPNN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立定量剖析非线性模型，运用主成分分析（PCA）进行数据压缩、无信息变量消除算法（UVE）和连续投影算法（SPA）进行有效波段筛选的方法来优化模型的输入变量，提高了模型检测精度。同时，利用Savitzke-Golay平滑（S-G）、多元散色校正（MSC）、导数和基线校正（Baseline）等预处理方法进行数据变换，来确定最佳建模方法。结果表明：波长筛选能优化模型，并提高运算速度，其中PCA优化效果最为明显，可溶性糖的相关系数Rp达到最大为O．91，均方...

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Published in广东农业科学 Vol. 43; no. 11; pp. 43 - 49
Main Author 刘燕德 肖怀春 韩如冰 孙旭东 朱丹宁 曾体伟 李泽敏
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华东交通大学机电工程学院,江西南昌,330013 2016
Subjects
优化
可溶性糖
波段筛选
近红外光谱技术
预处理方法
近红外光谱技术
波段筛选
可溶性糖
预处理方法
优化
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ISSN1004-874X
DOI10.16768/j.issn.1004-874X.2016.11.007

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Summary:为了监督柑桔叶片是否缺乏营养元素，对叶片可溶性糖进行分析。采用近红外光谱技术结合误差反馈神经网络（BPNN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立定量剖析非线性模型，运用主成分分析（PCA）进行数据压缩、无信息变量消除算法（UVE）和连续投影算法（SPA）进行有效波段筛选的方法来优化模型的输入变量，提高了模型检测精度。同时，利用Savitzke-Golay平滑（S-G）、多元散色校正（MSC）、导数和基线校正（Baseline）等预处理方法进行数据变换，来确定最佳建模方法。结果表明：波长筛选能优化模型，并提高运算速度，其中PCA优化效果最为明显，可溶性糖的相关系数Rp达到最大为O．91，均方根误差RMSEP最小为4．82，显著提高了模型的检测精度和稳健性，经过优化的输入变量所建模型，能够满足定量检测的要求，具有一定的可行性。
Bibliography:44-1267/S
LIU Yan-de, XIAO Huai-chun, HAN Ru-bing, SUN Xu-dong, ZHU Dan-ning, ZENG Ti-wei, LI Ze-min （ School of Mechatronics Engineering, Eash China Jiaotong University, Nanehang 330013, China ）
In order to supervise the nutrional elements of citrus leaves, the soluble sugars in the leaves of citrus were analyzed. Combined with back propagation neural network （ BPNN ） and least squares support vector machine （ LS-SVM ）, quantitative analysis of the nonlinear model using near infrared spectroscopy was developed, at the same time, data were compressed using principal component analysis （ PCA ）, the effective wavelength bands were screened by Uninformative variable elimination （ UVE ） algorithm and Successive projections algorithm （ SPA ） . These methods were adopted to optimize the input variables of the model, which improved the detection accuracy. And spectra processing methods included Savitzke-Golay smoothing （ S-G ）, multiple scatter correction （ MSC ）, derivative and baseline correction （ Baseline ） and th
ISSN:1004-874X
DOI:10.16768/j.issn.1004-874X.2016.11.007