基于蒙特卡洛法红枣光谱水分模型研究  

Study on spectral moisture model for jujube based on Monte-Carlo method

作　　者：石鲁珍[1] 陈杰[1] 张树艳 张景川 

机构地区：[1]塔里木大学信息工程学院,新疆阿拉尔843300 [2]南疆农业信息化研究中心,新疆阿拉尔843300 [3]塔里木大学机械电气化工程学院,新疆阿拉尔843300

出　　处：《江苏农业科学》2018年第14期205-208,共4页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金(编号:61501314;41561088;61462074)

摘　　要：尝试利用近红外光谱技术预测红枣的水分含量,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱预测模型,运用蒙特卡洛偏最小二乘交叉验证方法剔除异常样本,通过比较几种常见的预处理方法和波数选择方法,选择最优的预处理方法和波数选择方法。结果表明:原始光谱采用一阶导数处理,并选择竞争性自适应加权取样(CARS)法选择波数变量建立的模型预测效果最好,得到的预测相关系数为0.972 6,预测标准偏差为1.17。

关 键 词：蒙特卡洛交叉验证 近红外光谱 红枣水分 相关系数 竞争性自适应加权取样(CARS) 

分 类 号：S-3[农业科学] O657.33[理学—分析化学]