支持向量机在李果实坚实度近红外检测中的应用

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1、2015年4月农机化研究第4期支持向量机在李果实坚实度近红外检测中的应用贡东军，牛晓颖，王艳伟，赵志磊(河北大学质量技术监督学院，河北保定071002)摘要:为增强模型的适应性，选取了3个不同成熟期(绿熟、半红熟和红熟)的李果实样品建立坚实度指标的－1近红外检测模型，建模所使用的光谱范围为4000～12492cm。为改善模型性能，比较了最小二乘支持向量机和偏最小二乘法两种建模算法对李果实坚实度指标的建模结果。研究结果表明，所建立的最小二乘－支持向量机模型的预测性能和稳定性均好于偏最小二乘模型，并以前10个潜在变量得分作为输入变量的最小二乘－支2持向量机

2、模型为最佳模型，其校正相关系数、校正和预测均方根误差分别为0．989及1．31、1．84kg/cm，剩余预测偏差为4．79。与以往研究文献相比，获得了较为理想的预测精度和稳定性能。研究结果表明，最小二乘支持向量机算法结合偏最小二乘法提取的潜在变量作为输入变量，可以使李果实坚实度近红外定量模型有较大程度的改善。关键词:李果实;坚实度;近红外;最小二乘支持向量机;潜在变量中图分类号:O657．33;TS207．3文献标识码:A文章编号:1003－188X(2015)04－0172－04DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2015.04.041

3、［10］其中，Pérez－Marín等使用二维阵列可见－近红外0引言光谱仪对李果实的坚实度进行检测，模型预测决定系［11］李果实俗称“李子”，以其脆嫩多汁、酸甜爽口而数为0．61，预测均方根误差为2．30N。Louw等使受到广大消费者的喜爱。坚实度又称硬度，表示水果用傅立叶变换近红外光谱仪检测李果实的坚实度，得果肉抵抗硬物压入其表面的能力。李果实坚实度是到的模型决定系数为0．623～0．791，预测均方根误差［12］评价其品质和成熟度的重要指标之一，对李果实的采为12．459～22．760N。赵志磊等使用傅立叶变换收、运输和保鲜具有重要的参考价值。水果

4、坚实度的近红外光谱仪检测李果实坚实度，得到的模型预测决传统测量方法为M－T戳穿试验方法(MagnessTaylor定系数为0．704，预测均方根误差为2．76kg/cm2。以puncturetest)，该方法是采用一定直径的金属探头刺上对李果实坚实度指标的近红外检测研究所使用的入果实内一定深度(由表向果心)，读取刺入最大力，建模算法均为偏最小二乘法(PartialLeastSquares，［1］将最大力值除以探头断面面积即为坚实度。尽管PLS)，这一算法对光谱和浓度数据的非线性情况较难这一方法具有操作简单、方便的优点，但在检测过程处理。同时，已有文献中

5、模型的预测性能和稳定性也中需要刺破水果表皮，属有损检测。同时，由于该方需要进一步的改善。法全程需人工操作，效率较低，不适合进行大批量水本文研究了使用近红外光谱分析技术检测李果果坚实度的检测。实坚实度指标的方法，对比分析了经过多种光谱预处近年来迅速发展的近红外光谱分析技术作为一理后李果实坚实度近红外检测模型性能的改善情况，种快速、无损、无公害的多组分同时分析的现代技术，并比较了最小二乘支持向量机(LeastSquares－Sup-［2］成为农产品和食品质量分析中的一种首选技术。portVectorMachine，LS－SVM)和偏最小二乘法两种目前，已有

6、多篇文献报道使用近红外光谱分析技术对建模算法对李果实坚实度指标的建模结果。［3－12］苹果、桃、梨等水果的坚实度指标进行检测研究。1实验材料和方法收稿日期:2014－04－24基金项目:河北省自然科学基金项目(C201120109，C2013201113);1．1实验材料河北省教育厅项目(2010107);公益性行业(农业)科研专本实验使用的李果实为“大石早生”李，样品数量项(201303075);河北省科技计划项目(14225503D)作者简介:贡东军(1963－)，女，河北衡水人，高级工程师，(E－mail)为150个。为使样品尽可能多样化，增强所

7、建立模型gongdongjun@sina．com。的适应范围，选择了不同成熟度的李果实样品。其通讯作者:牛晓颖(1980－)，女，河北清河人，副教授，博士，(E－mail)xiaoyingniu@126．com。中，绿熟样品50个，半红熟样品50个，红熟样品50·172·2015年4月农机化研究第4期个。样品从河北省保定市易县独乐村李子园中采摘实坚实度指标校正集和预测集样品统计数据情况。后进行简单清洗，自然风干后即进行光谱采集，当天从表1可以看出，由于选取的样品成熟度跨度较大，未采集完光谱的样品置于聚乙烯薄膜封口的果篮中样品坚实度指标的数值范围和标准偏

8、差也相应较大。保存，留待第2天的光谱采集。1．2光谱采集仪和建模软件本文使用德国布鲁克公司的M