量子电子学报

作者：张云琪,崔超远,陈永,鲁翠萍

单位：( 1 中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所, 安徽合肥230031;2 中国科学技术大学, 安徽合肥230026;3 合肥学院先进制造工程学院, 安徽合肥230061 )

关键词：光谱学,无损测定,波长选择,PLS 模型,苹果酸度,决定系数,

基金：Supported by National Key Research and Development Program of China (国家重点研发计划项目, 2018YFD0700302)

针对苹果酸度可见-近红外无损测定, 设计了一套优化的偏最小二乘(PLS) 定量预测模型。首先, 采用Savitzky-Golay 平滑结合小波变换对光谱数据进行预处理, 再通过连续投影法(SPA) 生成建模集, 同时通过竞争自适应重加权采样法(CARS) 和SPA 生成建模备选集。随后从建模备选集中以优胜劣汰的方式逐次追加波长变量至建模集, 并根据建模集构建预测模型, 直至决定系数的变化趋于稳定。实验结果表明: 利用优化的PLS 模型进行苹果酸度预测时, 其决定系数与相对分析误差分别达到0.9776 与6.6812, 且选取的波长变量数由129 项降至36 项, 明显优于SPA 和CARS 法。本方法在保证模型精度的同时降低了其复杂程度, 为苹果酸度在线无损测定模型的建立提供了重要参考。

来源：2022年第4期

《量子电子学报》期刊编辑部

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