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 | |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
华东交通大学机电工程学院,江西南昌,330013
2016
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| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1004-874X |
| DOI | 10.16768/j.issn.1004-874X.2016.11.007 |
Cover
| Abstract | 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。 |
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| AbstractList | 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。 S682.2+64; 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0.91,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. |
| Author | 刘燕德 肖怀春 韩如冰 孙旭东 朱丹宁 曾体伟 李泽敏 |
| AuthorAffiliation | 华东交通大学机电工程学院,江西南昌330013 |
| AuthorAffiliation_xml | – name: 华东交通大学机电工程学院,江西南昌,330013 |
| Author_FL | XIAO Huai-chun ZENG Ti-wei LI Ze-min LIU Yan-de HAN Ru-bing SUN Xu-dong ZHU Dan-ning |
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| DOI | 10.16768/j.issn.1004-874X.2016.11.007 |
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| DocumentTitle_FL | Study on NIR detection non-linear model of soluble sugar in citrus leaves |
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| Issue | 11 |
| Keywords | 近红外光谱技术 波段筛选 可溶性糖 预处理方法 优化 |
| Language | Chinese |
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| Notes | 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 |
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| PublicationTitle | 广东农业科学 |
| PublicationTitleAlternate | Guangdong Agricultural Sciences |
| PublicationTitle_FL | Guangdong Agricultural Sciences |
| PublicationYear | 2016 |
| Publisher | 华东交通大学机电工程学院,江西南昌,330013 |
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| SourceID | wanfang chongqing |
| SourceType | Aggregation Database Publisher |
| StartPage | 43 |
| SubjectTerms | 优化 可溶性糖 波段筛选 近红外光谱技术 预处理方法 |
| Title | 柑桔叶片可溶性糖近红外检测非线性模型研究 |
| URI | http://lib.cqvip.com/qk/93806X/201611/670992877.html https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/gdnykx201611007 |
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