文献类型：期刊文章

作　　者：李艳肖[1] 邹小波[1] 董英[1]

机构地区：[1]江苏大学农产品加工研究所,江苏镇江212013

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：教育部博士点基金项目(20040222009);国家自然科学基金项目(30370813);江苏省创新人才启动基金项目资助

年　　份：2007

卷　　号：27

期　　号：10

起止页码：2001-2004

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20074710937224)、IC、INSPEC、JST、PUBMED、RCCSE、RSC、SCI(收录号：WOS:000250794700024)、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000250794700024)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,用遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)建立苹果近红外光谱预测模型。应用结果表明,整个光谱划分为40个子区间,GA-iPLS选择其中的第4,6,8,11,18号共5个子区间联合建立苹果糖度模型。遗传区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数rc和交互验证均方根误差RMSECV分别为0.962和0.3346,预测时的相关系数rp和预测均方根误差RMSEP分别为0.932和0.3842。与全光谱模型相比,该方法建立的模型不论对校正集还是预测集,模型的预测能力都提高了许多,且模型得到了很大的简化:其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数大大减少,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少。

关 键 词：近红外光谱 遗传算法 偏最小二乘法 糖度 苹果

分 类 号：TP242.162] S123]