利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型

为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz^5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数ε′和介电损耗ε″。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072~5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机(support vector regression,SVR)模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、迭代保留信息变量算法(iteratively retains informative variables,IRIV)和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化SVR模型参数c(惩罚因子)和g(核函数参数),结果表明CARS-IRIV筛选特征变量(ε′3.854MHz、ε″3.854MHz、e′5.462MHz、e″5.462MHz、T)建立的SVR模型经WOA优化后(CARS-IRIV-WOA-SVR)具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.9984,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。