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基于近红外光谱的稻米产地判别研究: 探讨了近红外技术对稻米产地判别的可行性。选取适当预处理方法对光谱进行处理,建立定性判别模型。光谱进行SNV和卷积平滑处理后,对于粳米采用前3个主成分建立马氏距离判别模型,判别正确率为93.2％,其中有10份东北样品被判为...; 潘璐王加华李凯歌铃木纯三韩东海; 关键词：近红外光谱; 文献传递

葡萄酒发酵液中酒精含量的快速检测方法: 该文通过分析酒精溶液和葡萄酒样品的近红外光谱特征,分别建立酒精溶液和葡萄酒样品的近红外模型,并同时预测50个葡萄酒样品中的酒精含量。将两组预测值与葡萄酒样品的真实酒精度进行方差分析,结果表明二组值之间在99%的置信区间内...; 孙谦王加华潘璐韩东海; 关键词：酒精含量近红外; 文献传递

遗传算法结合偏最小二乘法无损评价西洋梨糖度被引量：14: 2009年; 基于遗传算法的波段选择法在组合优化问题上具有很大的搜索优势,适应性很广。文章将该方法应用于西洋梨糖度近红外光谱分析中,探讨数据优化筛选的可行性。光谱经多元散射校正或标准归一化处理后进行波段选择,选择结果与样品中被测成分有关,4个品种洋梨的最佳个体染色体编码有一定共性。分别建立了四种洋梨的GA-PLS模型和全谱模型,早红考密斯、五九香、凯斯凯德和康佛伦斯的GA-PLS建模数据点分别从1 557减少到了434,496,310和496。GA-PLS/Fr-PLS模型的预测标准偏差分别为0.428/0.518,0.696/0.694,0.425/0.421和0.567/0.633,其中早红考密斯和康佛伦斯GA-PLS模型的预测精度明显优于全谱模型,而五九香和凯斯凯德的GA-PLS模型与全谱模型相近。结果表明,遗传算法用于PLS建立西洋梨糖度校正模型前的数据优化筛选是可行的,有效提高测量精度,减少建模变量。; 王加华潘璐孙谦李鹏飞韩东海; 关键词：近红外光谱遗传算法波段选择偏最小二乘法糖度

砂梨糖度近红外光谱波段遗传算法优化被引量：18: 2009年; 遗传算法不受搜索空间限制性假设的约束,利用简单的编码技术和繁殖机制来解决复杂近红外光谱数据的优化问题。文章采用遗传算法的波段选择法(R-SGA)对砂梨近红外光谱进行了波段优化,得到丰水、圆黄、黄金三种梨的R-SGA最佳因子数分别为10,12和16,并分别建立了单一品种GA-PLS模型;丰水梨和黄金梨的GA-PLS模型精度高于全谱PLS模型,其模型的RMSEP分别为0.608/0.632和0.524/0.540;圆黄梨GA-PLS模型精度(RMSEP=0.610)与全谱PLS模型(RMSEP=0.595)相当。经波段优化分析表明,使用552个数据点建立多品种砂梨混合模型,具有较高稳健性和预测性(RMSEC=0.627,RMSEP=0.641)。结果表明:基于遗传算法进行波段优化可以提高砂梨糖度模型精度,提高建模效率,同时说明建立多品种砂梨糖度通用模型是可行的。; 潘璐王加华李鹏飞孙谦张勇韩东海; 关键词：近红外光谱遗传算法糖度砂梨

基于近红外光谱的稻米产地判别研究: 探讨了近红外技术对稻米产地判别的可行性。选取适当预处理方法对光谱进行处理,建立定性判别模型。光谱进行 SNV 和卷积平滑处理后,对于粳米采用前3个主成分建立马氏距离判别模型,判别正确率为 93．2%,其中有10份东北样品...; 潘璐王加华李凯歌铃木纯三韩东海; 关键词：近红外光谱; 文献传递

苹果贮藏中水心消失速率的研究被引量：3: 2007年; 利用可见-近红外光谱和X射线成像技术研究了水心苹果贮藏中水心消失速率。采用PLSDA和平均灰度值法对水心判别,研究120水心苹果贮藏中的光谱及灰度图像的变化规律。结果表明:PLSDA和平均灰度值法对水心判别,判别正确率分别为96.7%和97.43%;水心消失速率在贮藏前期高于贮藏后期;水心苹果平均光谱峰面积与贮藏时间拟合方程为:y=-0.0002x3+0.0733x2-7.405x+342.06;该实验条件下,近红外平均能量谱峰面积和X射线图像平均灰度值的贮藏临界值分别为110.21,143.91。实验结果表明可见-近红外能量光谱和X射线成像技术可以快速、无损、准确鉴别苹果水心及检测贮藏变化规律。; 王加华孙旭东潘璐孙谦韩东海; 关键词：贮藏

葡萄酒发酵液中酒精含量的快速检测方法: 该文通过分析酒精溶液和葡萄酒样品的近红外光谱特征,分别建立酒精溶液和葡萄酒样品的近红外模型,并同时预测50个葡萄酒样品中的酒精含量。将两组预测值与葡萄酒样品的真实酒精度进行方差分析,结果表明三组值之间在99％的置信区间内...; 孙谦王加华潘璐韩东海; 关键词：酒精含量; 文献传递

基于可见/近红外能量光谱的苹果褐腐病和水心鉴别被引量：38: 2008年; 快速无损鉴别苹果内部品质的优劣是当前苹果行业亟待解决的一项重要课题。针对这一现状,提出了直接采用可见-近红外能量光谱对苹果褐腐病、水心鉴别的新方法,考察了不同判别分析方法对苹果类别判定的准确性。在能量光谱经MSC或者一阶导数处理后,分别采用了峰面积判别法(PADA)、主成分分析判别法(PCADA)、偏最小二乘判别法(PLSDA)建立判别模型。结果显示,三种方法对褐腐病苹果判别正确率都为100%;对水心苹果分别是79.2%,95.0%和96.7%;对正常苹果分别是88.6%,98.2%和98.8%。其中,PCADA和PLSDA明显优于PADA,而PLSDA总判别率最高,达到98.1%,其建模标准差RMSEC为0.449,预测标准差RMSEP为0.392,说明可见-近红外能量光谱结合化学计量学算法可以快速、无损鉴别苹果褐腐病和水心。; 王加华孙旭东潘璐孙谦韩东海; 关键词：能量光谱

苹果糖度近红外光谱分析模型的温度补偿被引量：6: 2009年; 温度变化对水果品质近红外评价有很大影响,需要补偿温度波动对模型的影响。文章研究了温度变化(2～42℃)对苹果近红外漫反射光谱的影响,采用剔除温度变量法和内校正法补偿温度对模型的影响,提高预测精度。研究表明,温度与光谱信息存在一定相关性,其模型R2=0.985,RMSEC=1.88,RMSEP=2.32;未进行温度校正模型的预测标准偏差达到2.55;采用复合预处理方法和改进的遗传算法对光谱数据优化,剔除温度变量法模型的R2=0.954,RMSEC=0.63,RMSEP1=0.72,RMSEP2=0.74;内校正法的模型R2=0.952,RMSEC=0.64,RMSEP1=0.69,RMSEP2=0.68;相比未进行温度补偿模型均提高了预测精度。结果显示:温度对苹果近红外光谱影响呈非线性变化,剔除温度变量法和内校正法可用于补偿温度对模型的影响,可提高模型预测精度。; 王加华潘璐李鹏飞韩东海; 关键词：近红外光谱温度补偿遗传算法苹果糖度

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潘璐