發(fā)布時(shí)間：2020-12-09 04:30

　　在模式識(shí)別技術(shù)近些年的迅猛發(fā)展中,它在農(nóng)業(yè)檢測(cè)中的使用范圍也慢慢廣泛,國(guó)內(nèi)外已在水分、蛋白質(zhì)、多糖、脂肪的檢測(cè)等方面都做了大量的研究,但在環(huán)磷酸腺苷（cAMP）檢測(cè)方面還未見有報(bào)告。本文講述了紅棗近紅外光譜信號(hào)定量檢測(cè)的科研價(jià)值和該技術(shù)在我國(guó)和其他國(guó)家的研究狀況,并針對(duì)紅棗近紅外光譜信號(hào)的特點(diǎn),實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證使用PLS回歸與SVR算法對(duì)紅棗近紅外光譜識(shí)別實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè)cAMP含量的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。本文主要研究工作如下:1、提出將近紅外光譜技術(shù)（NIR）應(yīng)用于紅棗中cAMP含量檢測(cè)問題上,并用聯(lián)合區(qū)間最小二乘回歸（SiPLS）法去減少PLS回歸算法因光譜數(shù)據(jù)特征維數(shù)高而所耗的較長(zhǎng)建模時(shí)間。實(shí)驗(yàn)分別用全光譜區(qū)間和部分光譜區(qū)間建立定量模型,結(jié)果顯示最優(yōu)模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值能達(dá)到相關(guān)系數(shù)為0.8946、均方根誤差為26.3277（mg/kg）。結(jié)果證明PLS回歸模型預(yù)測(cè)值與化學(xué)實(shí)測(cè)值有較好的相關(guān)系數(shù),表明了基于近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)在cAMP含量檢測(cè)方面有著很大的應(yīng)用價(jià)值。2、針對(duì)提高近紅外光譜定量模型的預(yù)測(cè)精度,探究支持向量機(jī)回歸（SVR）算法在近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用,選用基于聯(lián)合X-Y距離的樣本集... 

【文章來源】：新疆大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū) 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：45 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

原始平均光譜

新疆大學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位論文（3）平滑處理平滑算法的窗口移動(dòng)多項(xiàng)式是去噪的最常用的去噪方法，能夠提高光譜信號(hào)噪比，本章用窗口移動(dòng)多項(xiàng)式對(duì)光譜進(jìn)行平滑處理得到圖 3.4 如下圖所示，平減小光譜中的隨機(jī)誤差，表現(xiàn)在圖中就是使光譜曲線中的鋸齒狀的部分變得平

圖 3.4 平滑后的光譜（4）散射校正處理MSC 算法的核心思想是：先將物體中的散射信號(hào)和吸收信號(hào)分開，再去除的光譜中散射信號(hào)中的差異，最后把每個(gè)樣品間的散射信號(hào)處理在一個(gè)基線圖 3.5 是對(duì)原數(shù)據(jù)經(jīng) MSC 算法校正后的近紅外光譜圖。


本文編號(hào)：2906276