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基于高光譜技術和IRIV-FOA-ELM算法的花椒揮發油無損檢測 [Early Posting]

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摘要

為了對花椒進行快速、無損、低成本的揮發油檢測,該研究以漢源縣花椒為試驗對象,采集了花椒樣本在400~1000nm波長內的光譜數據,采用標準正態變量變換(standard normal variable transformation,SNVT)方法對光譜數據進行預處理,利用迭代保留信息變量法(iteration retain informative variables,IRIV)進行特征變量提取,并建立極限學習機(extreme learning machine,ELM)回歸模型,模型所得結果為0.8522,RMSEC為0.3475,為0.8365和RMSEP為0.5737。為進一步提高模型預測性能,利用果蠅優化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)對極限學習機的輸入權值進行自適應優化。最終,經優化后的模型(IRIV-FOA-ELM)的決定系數為0.8792,RMSEC為0.3323,為0.8659,RMSEP為0.3621。結果表明,高光譜成像技術可以對花椒揮發油進行快速無損檢測,同時為其他農產品揮發油檢測提供一種新的方法和思路。

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補充資料

DOI:10.3788/lop57.193001

作者單位:

    四川農業大學,機電學院
    四川農業大學,信息工程學院
    四川農業大學,機電學院
    四川農業大學,機電學院
    四川農業大學,信息工程學院

引用該論文

紀然仕,陳曉燕,劉素珍,饒利波,汪震. 基于高光譜技術和IRIV-FOA-ELM算法的花椒揮發油無損檢測[J].激光與光電子學進展,2020,57(19):193001.

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