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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：323 發(fā)布時間：2014-08-06
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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(shù)據(jù),
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(shù)據(jù)進行多
元統(tǒng)計分析, 建立數(shù)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(shù)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(shù)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(xiàn)場或野外蘋果酸度的快速分析。

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