領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
為有效提高雞蛋新鮮度檢測(cè)效率、優(yōu)化檢測(cè)模型，本研究結(jié)合波長(zhǎng)特征選擇和特征提取方法各自的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)二者進(jìn)行有效融合共同優(yōu)化雞蛋新鮮度檢測(cè)模型。利用一階微分對(duì)550～950 nm范圍內(nèi)雞蛋的可見(jiàn)-近紅外透射光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，考慮到冗余光譜信息對(duì)模型精度的影響，使用特征選擇方法中的競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）算法融合非線性特征提取局部切空間排列（local tangent space alignment，LTSA）算法最小化光譜無(wú)用信息，建立支持向量機(jī)回歸（support vector regression，SVR）模型，結(jié)果表明單一使用CARS特征波長(zhǎng)選擇建立模型得到訓(xùn)練集交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)（Rcv）為0.880 5，交叉驗(yàn)證均方根誤差（root mean square error of cross validation，RMSECV）為8.59，預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)（Rp）為0.888 9，預(yù)測(cè)集均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）為8.42，融合LTSA特征提取方法后得到Rcv為0.896 0，RMSECV為8.04，Rp為0.898 3，RMSEP為8.18，與CARS-SVR模型相比較，融合模型預(yù)測(cè)精度均有所提高，同時(shí)數(shù)據(jù)維數(shù)再次減少14 個(gè)，進(jìn)一步簡(jiǎn)化了預(yù)測(cè)模型。研究表明，將特征選擇與特征提取二者融合共同應(yīng)用于雞蛋可見(jiàn)-近紅外光譜數(shù)據(jù)，不僅提升了光譜檢測(cè)效率，而且提高了雞蛋新鮮度預(yù)測(cè)模型精度，可為雞蛋新鮮度光譜檢測(cè)模型優(yōu)化提供參考依據(jù)。
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