融合分数阶微分与PIMP-RF算法的集成学习模型预测成熟期苹果可溶性固形物含量

可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要生理指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以等间隔周期3 d采摘样本,测其380~1100 nm的可见/近红外光谱和SSC,共552个样本。然后融合分数阶微分(FD)及置换重要性-随机森林(PIMP-RF)算法,构建成熟期苹果SSC预测的集成学习模型。结果表明,基于PLS模型优选的分数阶微分阶次为0阶、0.4阶、1.1阶和1.6阶,且通过PIMP-RF算法进行特征重要性和可解释性分析结果显示,利用可见/近红外光谱预测成熟期苹果SSC的关键波长主要为可见光波段,这为今后研发新疆冰糖心红富士苹果的快速无损检测设备提供参考;基于分数阶微分技术和PIMP-RF算法构建的成熟期苹果SSC集成学习模型具有很好的预测能力,其训练集的相关系数r等于0.9892,平均绝对误差MAE等于0.2412,均方根误差RMSE等于0.3091,平均绝对百分误差等于0.0183;测试集的相关系数r等于0.9038,平均绝对误差MAE等于0.5499,均方根误差RMSE等于0.7408,平均绝对百分误差等于0.0434,相比于FD0-PIMP-RF、FD0.4-PIMP-RF、FD1.1-PIMP-RF和FD1.6-PIMP-RF模型,集成学习模型为最优。故而,集成分数阶微分技术与PIMP-RF算法,结合可见近红外光谱技术可有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。