【摘 要】
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建立了基于近红外光谱技术的红提维生素C(Vc)含量、糖度及总酸含量的快速无损检测方法。采集红提样本的光谱数据,分别应用竞争性自适应重加权算法(CARS)、稳定性竞争自适应重
【机 构】
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华中农业大学工学院,农业部长江中下游农业装备重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.31871863),湖北省自然科学基金项目(No.2012FKB02910),湖北省研究与开发计划项目(No.2011BHB016)资助.
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建立了基于近红外光谱技术的红提维生素C(Vc)含量、糖度及总酸含量的快速无损检测方法。采集红提样本的光谱数据,分别应用竞争性自适应重加权算法(CARS)、稳定性竞争自适应重加权采样算法(SCARS)和连续投影算法(SPA)进行一次有效特征波段提取,对比测量上述3项指标,建立相应偏最小二乘回归模型,并在一次有效特征波段的提取的基础上结合SPA进行二次特征波段的提取,建立相应偏最小二乘回归算法(PLSR)模型。结果表明,二次特征波段建立的PLSR模型的校正集与预测集的相关系数与一次特征波段提取建立的PLSR相
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