基于小波消噪和NIR的花椒挥发油含量检测-中国重要会议论文全文数据库

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基于小波消噪和NIR的花椒挥发油含量检测

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【会议录名称】	2009全国虚拟仪器大会论文集（二） , 2009 年
【作者】	阎灵; 祝诗平;
【英文论文作者】	Yan Ling Zhu Shiping (College of Engineering and Technology Southwest University Chongqing 400716 China);
【作者单位】	西南大学工程技术学院;
【会议名称】	2009全国虚拟仪器大会
【会议地点】	中国广西桂林
【主办单位】	中国仪器仪表学会
【学会名称】	《仪器仪表学报》杂志社
【主编】	张钟华
【关键词】	近红外光谱; 小波消噪; 花椒; 挥发油含量;
【英文论文关键词】	NIR(near infrared spectroscopy); Wavelet denoising; zanthoxylum bungeagum maxim; volatile oil content;
【论文摘要】	利用Daubechies3小波变换对138份花椒样品进行不同尺度的消噪处理,并对消噪重构后的光谱用偏最小二乘法对挥发油含量进行留一法内部交叉验证。小波分解尺度不同交叉验证结果各不相同,在分解水平为4时效果最好,其预测值与标准值的决定系数R2达到0.9309,交叉验证预测均方差RMSECV为0.44mg/100g。然后分别用PLS、SVM两种方法对消噪前后的校正集光谱数据分别建立花椒挥发油校正模型,分别对小波消噪前后预测集光谱预测挥发油含量,结果表明,小波消噪后各模型的预测能力(或泛化能力)均比消噪前有一定程度的提高,利用小波消噪可以有效地提高花椒挥发油近红外光谱预测模型的性能。
【英文论文摘要】	Based on wavelet transformation by different decomposing levels,the near-infrared spectroscopy signals of 138 intact zanthoxylum bungeagum maxim samples were denoised and some PLS-LOO-CV(partial least squared-leave one out-cross validation) operations were proposed for the prediction of volatile oil content with the reconstructed spectra after denoising.The results were not the same when the wavelet decomposing level was different.The PLS-CV result was the best at a wavelet decomposing level of 4.The determ...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(编号30671198)
【更新日期】	2010-04-30

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