本發明公開了一種基于融合特征波長選擇算法的蘋果酸度近紅外無損檢測方法,其步驟包括:1采集蘋果樣本標記點區域的光譜信息,測量蘋果樣本標記點區域的酸度數據;2對采集到的光譜進行預處理;3分別利用連續投影算法SPA與競爭自適應重加權采樣算法CARS進行特征波長選擇,并將二者所選擇的特征波長進行融合;4根據融合后的特征波長對應的光譜與酸度數據,在校正集上建立蘋果酸度的偏最小二乘PLS預測模型,并在預測集上對模型結果進行評估。本發明能兼顧選取的波長變量數目與建立的模型準確性,模型簡單、檢測效率高、實用性強,可為快速無損檢測蘋果的酸度提供重要手段,降低特定用途便攜式近紅外儀器的開發成本。
聲明:
“基于融合特征波長選擇算法的蘋果酸度近紅外無損檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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