【摘 要】
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以蚕茧含水率为研究对象,研究了基于可见—近红外光谱技术的蚕茧含水率无损检测方法。采用最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM)建立可见—近红
【机 构】
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浙江大学动物科学学院,浙江农林大学
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以蚕茧含水率为研究对象,研究了基于可见—近红外光谱技术的蚕茧含水率无损检测方法。采用最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM)建立可见—近红外光谱模型,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)选取光谱有效波长。结果表明,基于SPA方法进行变量选择,最终将原始光谱的601个光谱变量减少到了11个(487,501,616,718,771,782,789,826,966,977和991nm)。基于此11个变量建立的LS-SVM模型得到了预测集的确定系数(RP2)为0.8517,误差均方根(RMSEP)为0.0504的预测结果。表明可见—近红外光谱可以用于对蚕茧的含水率进行无损检测,同时SPA是一种有效的光谱变量选择方法。
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