利用CPO-PLSR建模优化的高光谱成像技术测定砀山酥梨可溶性固形物含量
褚家辉1
蒙庆华1
吴哲锋2
陈颖杰2
梁莲强1
韦家乐3
黄玉清4
李钰5
1.南宁师范大学物理与电子学院,南宁 530001;广西华谱红外科技有限公司,南宁 530001;南宁师范大学·广西信息功能材料与智能信息处理重点实验室,南宁 5300012.南宁师范大学物理与电子学院,南宁 5300013.南宁师范大学物理与电子学院,南宁 530001;广西华谱红外科技有限公司,南宁 5300014.南宁师范大学·北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室·广西地表过程与智能模拟重点实验室,南宁 5300015.广西壮族自治区水果技术指导站,南宁 530022
摘要：[目的]探讨高光谱成像技术在砀山酥梨可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)快速测定中的应用.[方法]通过高光谱成像系统和全自动折光仪获取砀山酥梨表面反射光谱与SSC数据,并采用中心化(Centered)和移动窗口平滑(Moving Average,MA)进行数据预处理.采用连续投影算法(Sequentially Projected Algorithm,SPA)、竞争自适应重加权采样算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)和改进无信息变量消除算法(Improved Modified Uninformative Variable Elimination,imUVE)提取特征波长,结合冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimiz-er,CPO)与偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)建立CPO-PLSR 回归模型.[结果]CPO-PLSR模型相较于传统的PLSR模型展现出了更优的性能,在采用SPA提取特征波长后,模型的预测性能达到最佳状态.预测集决定系数 R2p、均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)、残差预测偏差(residual prediction deviation,RPD)分别为0.691 01、0.307 64和1.818 40.[结论]该方法为砀山酥梨SSC的快速测定提供了有效的技术方案.
关键词：砀山酥梨高光谱成像可溶性固形物含量冠豪猪优化算法偏最小二乘回归算法
分类号：S661.2(果树园艺)
资助基金：广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2023KY0391)广西高等教育本科教学改革工程项目(2025JGB288)中央专项彩票公益金-南宁师范大学创新创业教育专项课题(2025SCKT03)广西科技基地和人才专项(AD20238059)广西普通本科高校示范性现代产业学院-南宁师范大学智慧物流产业学院建设项目(6020303891823)
论文发表日期：2025-09-10
在线出版日期：2025-09-29（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 2179-2191 )
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