用向前和向后间隔偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型

【作者】 邹小波； 赵杰文； 黄星奕；

【机构】 江苏大学农产品加工研究所；

【摘要】 为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,用向前和向后区间偏最小二乘法(FiPLS/BiPLS)建立苹果近红外光谱预测模型。应用结果表明,整个光谱划分为40个子区间,FiPLS选择其中的第12,11,10,14,7,3,8,18,23,17,9,4,13,15号共14个子区间联合建立苹果糖度模型,BiPLS选择其中的第10,37,14,24,35,5,12,17,18,23,8,3号共12个子区间联合建立苹果糖度模型。最佳糖度预测模型为向后区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数rc和校正均方根误差RMSEC分别为0.953和0.3346,预测时的相关系数rp和预测均方根误差RMSEP分别为0.927和0.4424。这两种方法建立的模型不论对校正集还是预测集模型的预测能力都好于全光谱模型,且模型得到了很大的简化:其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数减少了一倍以上,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少。更多还原