基于ERC-RF高光谱波长选择的羊肉新鲜度相关指标的预测
李丹阳
姜新华
李靖
乌丹牧其尔
徐子洋
鄂计祥
内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室,内蒙古呼和浩特 010018
摘要：为了快速检测羊肉中与新鲜度相关的四个理化指标含量,该研究提出一种多任务光谱特征提取算法ERC-RF,通过对集成回归链(Ensemble Regression Chain,ERC)和随机森林(Random Forest,RF)进行集成,利用新鲜度指标之间的相关性,对特征光谱赋予不同的权重从而获取光谱波段特征的重要性.实验过程中,首先采用SG(Savitzky-Golay)平滑滤波和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)结合的方法对数据进行预处理,然后使用RF和ERC-RF模型分别选取特征波段并将特征光谱数据用于两种新鲜度指标含量预测模型:支持向量回归器(Support Vector Regressio,SVR)与多输出回归器(Multi-Output Regressor,MOR)的集成模型:SVR-MOR和SVR与多输出回归链(Multi-Output Regression Chain,MORC)的集成模型:SVR-MORC.结果表明:ERC-RF提取的光谱特征数据在两种预测模型上得到的确定系数(Coefficient of Determination,R2)、平均相对均方根误差(average Relative Root Mean Squared Error,aRRMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分别达到了 0.974 5、1.302 7、0.385 2和0.975 2、1.495 6、0.391 8,相比于其他波段选择模型得到了明显的提升,波段数也从125减到31,证明ERC-RF是一种有效的多任务特征波长筛选方法,不但提高了多输出回归模型的精度,而且降低了模型复杂度.
关键词：高光谱羊肉新鲜度波长选取多任务
资助基金：国家自然科学基金(62061037)国家自然科学基金(31960494)内蒙古自然科学基金项目(2023LHMS06017)内蒙古自治区科技攻关计划项目(2020GG0169)
论文发表日期：2025-07-20
在线出版日期：2025-09-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 1-11 )
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