基于最小二乘支持向量机的辣椒可溶性固形物和维生素C含量近红外光谱检测.pdf

《基于最小二乘支持向量机的辣椒可溶性固形物和维生素C含量近红外光谱检测.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第22卷第2期光学精密工程VoI_2ONO．22014年2月OpticsandPrecisionEngineeringFeb．20l4文章编号1004—924X(2014)02—0281—08基于最小二乘支持向量机的辣椒可溶性固形物和维生素C含量近红外光谱检测刘燕德，周延睿，潘圆媛(华东交通大学机电工程学院，江西南昌330013)摘要：应用傅里叶变换近红外光谱技术实现了鲜辣椒中可溶性固形物(SSC)和维生素C(Vc)含量的快速无损检测。分别采用7种预处理方法对原始光谱进行处理后，建立了SSC和Vc预测的偏最小二乘法(PIs

2、)模型。将利用最小二乘法(PIs)提取的主成分(PC)和蒙特卡罗无信息变量消除法(MC—UVE)提取的有效波长作为最小二乘支持向量机(ISVM)的输入变量，分别建立了PC—IS-SVM和MC—UVE—IS—SVM模型，并与MC—uVE—PIs模型进行了比较。采用优化后的模型对27个预测集未知样品进行了预测。结果表明，对鲜辣椒中SSC含量预测最优的为MC—uVEPIs模型，其预测集相关系数(r)为0．971，预测集均方根误差(RMSEP)为0．382。Brix；对鲜辣椒中Vc含量预测最优的为MCuVE—ISSVM模型，其为0

3、．899，RMSEP为21．022rag／100g。研究结果表明：鲜辣椒中SSC和Vc的含量与近红外光谱具有显著的相关性。关键词：近红外光谱；最小二乘支持向量机；鲜辣椒；可溶性固形物；维生素C中图分类号：0657．33：S123文献标识码：Adoi：10．3788／()PE．20142202．0281DeterminationofsolublesolidcontentsandvitaminCoffreshpeppersbasedonNIRspectrometryandleastsquaresupportvectormach

4、inesLIUYan—de，ZHOUYan—rui。PANYuan—yuan(SchoolofMechatronicsEngineering，EastChinaJiaotongUniversity，Nanchano330013，China)*C0rre0gauthor，E-mail：。’liuyd@l63．comAbstract：FouriertransformNear—infrared(NIR)spectroscopywasappliedtothefastandnondestructivedeterminationofS

5、olubleSolidContents(SSC)andVitaminC(Vc)contentsinfreshpeppers．SevenkindsofpretreatmentmethodswereusedtotheoriginalspectralprocessingandthepredictedPartialLeastSquare(PLS)modelsofSSCandVcwereestablished．ThePrincipa1Components(PC)selectedbvPISandeffectivewavelengths

6、selectedbyMonteCarloUninformativeVariableElimina—tion(MC—UVE)methodwereusedastheinputsofLeastSquareSupportVectorMachine(LSSVM)thePC—IS—SVMandMCUVE—LS—SVMmodelsweredeveloped。andtheywerecomparedwiththe，MC—UVE—PLSmodels．Twentysevenunknownsampleswerepredictedusingtheo

7、ptimizedmodels．TheresultsshowthatMC—UVE—PLSmode1obtainsthebestresultforSSCpredictionwithacorrelationcoefficientofprediction(r)of0．971andRootMeanSquareErrorofPrediction(RMSEP)of收稿日期：2013-04—09：修订日期：201305—13．基金项目：科技部农业科技成果转化资金资助项目(No．2011GB2C500008)；国家863高技术研究发展计划资

8、助项目(No．2012AA101906)；赣鄱英才555工程领军人才培养计划资助项目(No．2011-64)；赣鄱英才555工程高端柔性人才引进计划资助项目；江西省光电检测工程技术研究中心资助项目(赣科发财字[2o122155号)282光学精密工程第22卷0．382。BrixTheMC—UVEIS—SV