水果糖度近红外动态在线检测模型建立及优化

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时间:2018-11-09

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1、分类号______________________________密级______________________________UDC______________________________编号______________________________硕士学位论文水果糖度近红外动态在线检测模型建立及优化学位申请人:谢小强学科专业:机械电子工程指导教师:欧阳爱国教授答辩日期:万方数据华 东 交 通 大 学届 硕 士 学 位 论 文水 果 糖 度 近 红 外 动 态 在 线 检 测 模 型 建 立 及

2、优 化机 电 工 程 学 院谢 小 强万方数据独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果,也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的

3、规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定,本论文无保密内容。本人签名____________导师签名__________日期万方数据摘要水果糖度近红外动态在线检测模型建立及优化摘要本研究以赣南脐橙作为实验对象,主要是对其单一的内部品质糖度作为检测指标。由样品光谱采集、光谱数据分析和理化指标测定着手,研究了不同在线检测装置检测效果,不同预处理方法的对比分析,不同变量筛选方法的比较,运用

4、不同的建模方法进行建模,建立简单、稳定的校正模型。结论如下:1.本实验以赣南脐橙糖度为检测指标,对同一品种的赣南脐橙分别采用了漫反射和漫透射两种不同检测方式的近红外在线检测设备,收集糖度的近红外数据。对比了漫反射光谱和漫透射光谱所构建的脐橙糖度校正模型,分别用未参与建模的实验样品进行模型效果验证,研究结果阐明,采用漫透射检测方式的近红外在线检测装置所建模型优于漫反射方式,检测效果更好。2.为消除动态在线采集的光谱信息含有其他无用的干扰信息的影响,分别对漫反射和漫透射两种检测方式采集到的光谱进行预处理。对比分

5、析了标准正态变量变换(SNV)、S-G一阶导数和多元散射校正(MSC)三种预处理方法对光谱信息处理的效果,结果表明,无论是漫反射,还是漫透射,所采集的光谱都是选择MSC预处理方法对光谱数据处理效果要好,其预测相关系数,漫反射和漫透射为0.67和0.87,预测均方根误差,漫反射和漫透射为0.85oBrix和0.40oBrix。3.对比分析了反向间隔偏最小二乘(BiPLS)、移动窗口偏最小二乘(MWPLS)、遗传算法(GA)、反向间隔偏最小二乘-遗传算法(BiPLS-GA)和移动窗口偏最小二乘-遗传算法(MW-

6、GA)五种变量筛选方法,都可以很好地剔除光谱中的多余信息。其中BiPLS-GA的组合变量筛选方法最佳,是所有筛选方法中预测效果最好的一个。其筛选的变量数为194个,只占原光谱的16.4%,大大地减少了建模变量数,同时也很有效地提高了PLS校正模型的预测能力。其相关系数Rc和Rp分别为0.93和0.90,均方根误差RMSEC和RMSEP分别为0.30oBrix和0.36oBrix。4.为选择出最佳的建模方法,对比主成分回归(PCR)、偏最小二乘(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建模效果,从实验结

7、果,可以得出用PLS建模结合BiPLS-GA变量选取方法,构建的校正模型预测性能最好。关键词:近红外光谱,赣南脐橙,糖度,无损检测,在线,变量筛选I万方数据AbstractFRUITSUGARCONTENTNEARINFRAREDONLINEDETECTIONMODELESTABLISHMENTANDOPTIMIZATIONABSTRACTInthisstudy,Gannannavelorangeasexperimentalsubjects,mainlysugarcontentofitssingleinte

8、rnalqualityasanindicator.Bysamplespectrum,spectraldataanalysisandthedeterminationtothephysicalandchemicalindicators,on-linedetectiondevicedetectioneffectwasstudied,differentpretreatmentmethodsofcomparativeana

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