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光谱预处理对便携式近红外光谱仪快速检测小麦粉灰分含量的影响
被引量:
12
1
作者
王赋腾
孙晓荣
+2 位作者
刘翠玲
徐莹莹
尹唯佳
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期58-61,66,共5页
为了实现便携式近红外光谱仪现场快速分析小麦粉中灰分的含量,对125个小麦粉样本扫描并进行多种预处理后,建立了基于偏最小二乘(PLS)的定量分析模型。探讨了基线校正(Baseline)、矢量归一化(Normalize)、SavitskyGolay卷积平滑法、导数...
为了实现便携式近红外光谱仪现场快速分析小麦粉中灰分的含量,对125个小麦粉样本扫描并进行多种预处理后,建立了基于偏最小二乘(PLS)的定量分析模型。探讨了基线校正(Baseline)、矢量归一化(Normalize)、SavitskyGolay卷积平滑法、导数、标准正态变量变换(Standard Normal Variate Correction,SNV)以及多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)这六种预处理方法及其组合方式对建模的影响。结果表明:矢量归一化+Savitsky-Golay滤波平滑法是最佳预处理方法,相应建立的小麦粉灰分含量最佳模型的校正决定系数R_c^2为0.947,交叉验证决定系数R^2v为0.896,校正均方根误差(RMSEC)为0.026,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.037,预测均方根误差(RMSEP)为0.026。无预处理模型的校正决定系数为0.873,交叉验证决定系数为0.832,校正均方根误差为0.044,交叉验证均方根误差0.051,预测均方根误差为0.056;相较于无预处理模型,最佳模型的预测精度和稳健性有了很大的提高。
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关键词
便携式近红外光谱仪
偏最小二乘
灰分
矢量归一化
savitsky—golay卷积平滑法
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职称材料
题名
光谱预处理对便携式近红外光谱仪快速检测小麦粉灰分含量的影响
被引量:
12
1
作者
王赋腾
孙晓荣
刘翠玲
徐莹莹
尹唯佳
机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
出处
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期58-61,66,共5页
基金
北京市教委科研计划重点项目(KZ201310011012)
北京市教委科技创新平台建设项(PXM_2012_014213_000023)
+1 种基金
北京市自然科学基金项目(4142012)
北京市优秀人才资助项目(2012D005003000007)
文摘
为了实现便携式近红外光谱仪现场快速分析小麦粉中灰分的含量,对125个小麦粉样本扫描并进行多种预处理后,建立了基于偏最小二乘(PLS)的定量分析模型。探讨了基线校正(Baseline)、矢量归一化(Normalize)、SavitskyGolay卷积平滑法、导数、标准正态变量变换(Standard Normal Variate Correction,SNV)以及多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)这六种预处理方法及其组合方式对建模的影响。结果表明:矢量归一化+Savitsky-Golay滤波平滑法是最佳预处理方法,相应建立的小麦粉灰分含量最佳模型的校正决定系数R_c^2为0.947,交叉验证决定系数R^2v为0.896,校正均方根误差(RMSEC)为0.026,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.037,预测均方根误差(RMSEP)为0.026。无预处理模型的校正决定系数为0.873,交叉验证决定系数为0.832,校正均方根误差为0.044,交叉验证均方根误差0.051,预测均方根误差为0.056;相较于无预处理模型,最佳模型的预测精度和稳健性有了很大的提高。
关键词
便携式近红外光谱仪
偏最小二乘
灰分
矢量归一化
savitsky—golay卷积平滑法
Keywords
the portable NIR spectrometer
the partial least squares analysis
ash
normalize
savitsky
-
golay
分类号
TS211.7 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
光谱预处理对便携式近红外光谱仪快速检测小麦粉灰分含量的影响
王赋腾
孙晓荣
刘翠玲
徐莹莹
尹唯佳
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2017
12
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