【摘 要】
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以建立一种高精度的无损苹果可溶性固形物含量的检测模型为目标,通过提取高光谱图像中圆形150像素感兴趣区域(ROI)内的平均光谱反射率,分别使用Savitzky-Golay平滑处理(S-G)
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK20140720);中央高校基本科研业务专项基金项目(KYZ201325)
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以建立一种高精度的无损苹果可溶性固形物含量的检测模型为目标,通过提取高光谱图像中圆形150像素感兴趣区域(ROI)内的平均光谱反射率,分别使用Savitzky-Golay平滑处理(S-G)、标准正态变量变换(SNV)和小波变换(Wavelet-Transform)对原始光谱数据进行预处理,然后利用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)提取特征波长,基于特征波长建立BP神经网络(BPNN)和遗传支持向量机(GA-SVR)预测模型。在GA-SVR建模过程中,采用
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