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基于粒子群算法的波長選擇方法用于蘋果酸度的近紅外光譜分析

閱讀：298 發布時間：2014-08-06

采用便攜式近紅外光譜分析儀, 對蘋果樣品進行掃描獲得光譜數據,

運用偏zui小二乘法結合基于粒子群算法的波長選擇方法對蘋果試驗數據進行多

元統計分析, 建立數學模型, 利用該模型對蘋果酸度進行了預測。對于基于粒

子群算法和全譜偏zui小二乘方法, 校正集樣品的酸度預測值和實測值之間的相

關系數分別為0??9880和0??9553, 校正均方根誤差分別為0??0197和0??0388;

預測集樣品的酸度預測值和實測值之間的相關系數分別為0??9833和0??9596,

預測均方根誤差分別為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變量而降低計算量, 而且也較

大地提高了模型性能而增強了模型預測的準確性。該方法可建立較好的定量分

析模型, 能廣泛應用于現場或野外蘋果酸度的快速分析。

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