基于近红外光谱大豆蛋白质、脂肪快速无损检测模型的优化构建

作者：王翠秀; 曹见飞; 顾振飞; 徐明雪; 吴泉源

来源：大豆科学, 2019, (06): 968-976.

• 大豆
• 蛋白质
• 脂肪
• 近红外光谱
• 竞争性自适应重加权采样法
• BP神经网络 Soybean
• Protein
• Fat
• Near infrared spectroscopy
• Competitive adaptive weighted sampling method
• BP neural network

为实现大豆蛋白质、脂肪含量的快速无损检测,采集350～2 500 nm光谱范围内的大豆近红外光谱。运用经典Kennard-Stone算法选取建模样本及验证样本,对近红外原始光谱进行卷积平滑(savitzky and golay, SG)+一阶微分、变量标准化(standard normal variate, SNV)+去趋势算法(de-trending,DT)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)处理;然后通过竞争性自适应重加权采样方法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)筛选出特征波长,比较偏...

• 单位
  山东师范大学