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题名蚁群算法在苹果糖度近红外光谱分析波长选择中的应用
被引量：11
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作者
陈鑫
刘飞
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《分析试验室》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期50-54,共5页
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基金
江苏省产学研联合创新研究项目(BY2013015-27)
江苏高等学校优秀科技创新团队与江苏省"333工程"资助
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文摘
针对苹果近红外光谱数据的特点,研究了蚁群算法(ACO)在近红外光谱波长选择中的应用,建立了一种基于串联双通路构建图的波长变量选择模型。首先采集了苹果表面的漫反射近红外光谱,进而采用蚁群优化算法优选出近红外波长的最佳变量,使用所选择的近红外光谱波长数据建立苹果糖度预测模型。与GAPLS、siPLS等波长选择方法进行了比较,新模型的变量数减少到580,模型校正均方根误差RMSEC为0.2712,验证均方根误差RMSEP为0.3059。实验结果表明,蚁群算法用于苹果漫反射近红外光谱波长变量的选择,有效地减少了波长的使用,降低了模型复杂度,同时提高模型的预测精度。
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关键词
苹果近红外光谱
糖度检测
波长变量选择
蚁群算法
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Keywords
near infrared spectra of apples
Sugar content
Variable selection of wavelength
Ant colony optimization algorithm
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分类号
O657.3
[理学—分析化学]
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