王佳楠
- 作品数：2 被引量：26H指数：2
- 供职机构：黑龙江大学更多>>
- 相关领域：农业科学理学轻工技术与工程更多>>
- 可见-近红外光谱的小麦硬度预测模型预处理方法的研究被引量：24
- 2016年
- 硬度是评价小麦品质的一个重要质量参数,对小麦的分类、最终用途以及小麦籽粒组成的研究都非常重要。为实现小麦硬度的快速、准确检测,在详细分析小麦籽粒成分对红外光吸收特性的基础上,研究建立径向基函数(RBF)神经网络模型实现对未知样品硬度的准确检测,并着重分析了不同光谱信号预处理方法对模型预测精度的影响。从各小麦主产区收集111个小麦样品,扫描样品获得可见-近红外光谱,采用马氏距离判断并剔除异常光谱;利用优化后的SPXY划分样品集合,得到校正集84个样品,预测集24个样品;利用连续投影算法(SPA)从262个光谱波点中提取47个特征光谱;分别使用一阶导数、二阶导数和标准正态变量变换(SNV)及其不同组合对光谱进行预处理,验证不同预处理方法之间的相互影响,寻找最优的预处理方法组合。校正集预处理后的特征光谱数据作为RBF模型的输入,采用硬度指数法测定的对应样品硬度作为输出建立模型。预测结果显示当采用SNV和SPA处理光谱数据时模型的效果达到最优,评价指标判别系数(R^2)、预测标准差(SEP)和相对分析误差(RPD)可分别达到0.90,3.02和3.11,表明基于可见-近红外光谱的RBF神经网络模型能够准确地预测小麦的硬度,与传统检测方法相比具有方便、快速、无损等优点,为小麦硬度的检测提供一条更为便捷与实用的方法。
- 惠光艳孙来军王佳楠王乐凯戴常军
- 关键词：小麦连续投影算法径向基函数
- 应用近红外光谱技术预测面粉中偶氮甲酰胺含量被引量：2
- 2016年
- 偶氮甲酰胺作为增筋剂被广泛使用于面粉中,但一些研究表明该物质有一定的毒性,不适合添加到面粉中。本研究根据面粉中偶氮甲酰胺含量的不同,采用径向基函数(RBF)神经网络结合近红外光谱(NIRS)技术建立不同的定量分析模型。研究通过逐步稀释法制备了101个不同ADC含量的面粉样品,并用近红外光谱仪采集这些样本的光谱,得到范围为850-1050nm的光谱数据。在光谱数据处理的过程中,相关系数法被用来提取特征波段,马氏距离法被用来识别异常光谱。当对所有浓度的偶氮甲酰胺样品建立模型时,模型的预测结果:相关系数(R)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别达到0.97828、18.2887和4.7621,这表明模型在整体上具有很好的拟合度和预测能力,但是通过分析预测结果发现模型对低浓度样本的预测较差。针对此问题,利用低浓度样品进行二次建模,模型对低浓度样本预测结果:R、RMSEP和RPD可达到0.99492、2.0286和9.4631,结果表明模型对低浓度样本的预测精度有了显著的提高。
- 高尚孙来军惠光艳王乐凯戴长军王佳楠
- 关键词：近红外光谱技术添加剂偶氮甲酰胺
