【摘 要】
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目的通过紫外/可见光谱技术结合模式识别算法,建立挤压损伤苹果的Fisher识别模型、K最近邻(KNN)识别模型和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型。方法以挤压损伤苹果和无损苹
【基金项目】
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国家自然科学基金(61505036);贵州省科技厅联合基金(黔科合LH字[2014]7174号);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]290);贵州省普通高等学校工程研究中心项目(黔教合KY字[2016]017);贵阳市财政支持贵阳学院学科与硕士点建设项目【SY-2019】
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目的通过紫外/可见光谱技术结合模式识别算法,建立挤压损伤苹果的Fisher识别模型、K最近邻(KNN)识别模型和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型。方法以挤压损伤苹果和无损苹果为研究对象,采用光谱仪采集2种苹果的光谱反射率,综合比较不同光谱预处理方法(二阶微分(SD)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC))对各模型识别效果的影响,并利用主成分分析方法(PCA)对预处理后的光谱数据进行降维,并提取能反映损伤苹果的特征光谱。结果采用主成分分析法选择了累计贡献率超过99%的前7个主成分(P1-
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