换一批基于光谱预处理结合遗传算法优化波长的面粉水分快速检测
Fast Detection of Flour Moisture through Spectral Data Pretreatment and Genetic Algorithm-Based Wavelength Selection
摘要基于光谱预处理及遗传算法(genetic algorithm,GA)法优化波长,再结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立面粉中水分的定量分析模型,对比在不同预处理方法下相关系数R2、校正标准差(root mean square error of calibration,RMSEC)、预测标准偏差(root mean square error of prediction,RMSEP)3个指标,随机选择130份样本建立预处理+GA+PLS定量分析模型,实验结果为R2从0.955 2提高到0.977 7、RMSEC从0.375 8降低到0.245 3、RMSEP从0.268降低到0.264.结果表明基于光谱预处理结合GA优化波长来定量分析面粉中水分含量是可行的,且准确性和误差度皆优于无优化模型.
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关键词
光谱预处理遗传算法近红外光谱偏最小二乘法面粉水分spectral data pretreatmentgenetic algorithm (GA)near infrared spectroscopypartial least squares (PLS)flourmoisture
分类号
TS231
栏目名称
DOI
10.7506/spkx1002-6630-201716041
发布时间
2017-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
北京市教委科研计划重点项目（KZ201310011012）
北京市教委科技创新平台建设项目（PXM_2012_014213_000023）
北京市自然科学基金（4142012）
北京市优秀人才项目（2012D005003000007）
:大学生科研训练计划
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