尹唯佳
- 作品数：1 被引量：13H指数：1
- 供职机构：北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金北京市优秀人才培养资助更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程更多>>
- 光谱预处理对便携式近红外光谱仪快速检测小麦粉灰分含量的影响被引量：13
- 2017年
- 为了实现便携式近红外光谱仪现场快速分析小麦粉中灰分的含量,对125个小麦粉样本扫描并进行多种预处理后,建立了基于偏最小二乘(PLS)的定量分析模型。探讨了基线校正(Baseline)、矢量归一化(Normalize)、SavitskyGolay卷积平滑法、导数、标准正态变量变换(Standard Normal Variate Correction,SNV)以及多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)这六种预处理方法及其组合方式对建模的影响。结果表明:矢量归一化+Savitsky-Golay滤波平滑法是最佳预处理方法,相应建立的小麦粉灰分含量最佳模型的校正决定系数R_c^2为0.947,交叉验证决定系数R^2v为0.896,校正均方根误差(RMSEC)为0.026,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.037,预测均方根误差(RMSEP)为0.026。无预处理模型的校正决定系数为0.873,交叉验证决定系数为0.832,校正均方根误差为0.044,交叉验证均方根误差0.051,预测均方根误差为0.056;相较于无预处理模型,最佳模型的预测精度和稳健性有了很大的提高。
- 王赋腾孙晓荣刘翠玲徐莹莹尹唯佳
- 关键词：偏最小二乘灰分
