本發(fā)明公開了一種基于融合特征波長選擇算法的蘋果酸度近紅外無損檢測方法,其步驟包括:1采集蘋果樣本標(biāo)記點區(qū)域的光譜信息,測量蘋果樣本標(biāo)記點區(qū)域的酸度數(shù)據(jù);2對采集到的光譜進行預(yù)處理;3分別利用連續(xù)投影算法SPA與競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣算法CARS進行特征波長選擇,并將二者所選擇的特征波長進行融合;4根據(jù)融合后的特征波長對應(yīng)的光譜與酸度數(shù)據(jù),在校正集上建立蘋果酸度的偏最小二乘PLS預(yù)測模型,并在預(yù)測集上對模型結(jié)果進行評估。本發(fā)明能兼顧選取的波長變量數(shù)目與建立的模型準(zhǔn)確性,模型簡單、檢測效率高、實用性強,可為快速無損檢測蘋果的酸度提供重要手段,降低特定用途便攜式近紅外儀器的開發(fā)成本。
聲明:
“基于融合特征波長選擇算法的蘋果酸度近紅外無損檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)