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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 1 ; 高炜 2 ; 孙丽娟 3 ; 吴静珠 1 ; 孙晓荣 1 ;

作者机构： 1.北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室

2.北京交通大学电子信息工程学院

3.中国农业科学院作物科学研究所

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：

年卷期： 2023 年 012 期

页码： 181-186

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 windowaverage,WMA）、标准正态变量校正（standardnormalvariatecorrection,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（eliminationof 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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