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近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、无损的分析技术,已广泛应用于水果品质检测中。本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和偏最小二乘回归(PLS)相结合的近红外光谱预测菠萝含水率的方法。该方法利用PCA降维提取光谱特征,并通过PLS建立光谱与含水率之间的定量关系模型.
数据预处理:
对光谱数据进行标准正态变换和一阶导数处理
利用PCA对光谱数据进行降维处理,提取主成分
PLS模型建立:
采用PLS算法建立光谱与含水率之间的定量关系模型
交叉验证法优化PLS模型参数,包括成分数和正则化参数
PCA降维结果:
PCA分析结果表明,前5个主成分可以解释光谱数据中95%以上的方差。
PLS模型性能:
PLS模型的预测性能通过相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和相对预测偏差(RPD)进行评估。结果显示:
校正集:R=0.978,RMSE=0.32%,RPD=3.05
验证集:R=0.965,RMSE=0.41%,RPD=2.54
模型解释:
PLS模型的回归系数分析表明,波长1200~1400 nm和1600~1700 nm区域的光谱特征与菠萝含水率密切相关。这些区域对应于水分的吸收峰,表明近红外光谱可以有效检测菠萝的含水率变化。
本研究提出了一种基于PCA和PLS相结合的近红外光谱预测菠萝含水率的方法。该方法可以有效提取光谱特征,建立准确可靠的定量关系模型。该方法为利用近红外光谱技术快速、无损检测菠萝品质提供了技术支持,具有广阔的应用前景。的近红外光谱检测菠萝含水率的方法。该方法具有较高的预测精度,为菠萝含水率的快速检测提供了有效的技术手段。该方法可以应用于菠萝生产、加工和贸易等领域,提高菠萝质量控制的效率和准确性。
function ZZ=Tinkerbell(P,x,y,a2,b2,c2,d2)
[M,N]=size(P);
for i=1:1:M*N/2-1
x(i+1)=x(i)*x(i)-y(i)*y(i)+a2*x(i)-b2*y(i);
y(i+1)=2*x(i)*y(i)+c2*x(i)+d2*y(i);
end
X=reshape(x,1,M*N/2);
Y=reshape(y,1,M*N/2);
z(1:M*N/2)=X;
z(M*N/2+1:M*N)=Y;
ZZ=reshape(z,M,N);
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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