基于粒子群算法的波长选择方法 用于苹果酸度的近红外光谱分析

文档简介采用便携式近红外光谱分析仪,对苹果样品进行扫描获得光谱数据,运用偏Z小二乘法结合基于粒子群算法的波长选择方法对苹果试验数据进行多元统计分析,建立数学模型,利用该模型对苹果酸度进行了预测。对于基于粒子群算法和全谱偏Z小二乘方法,校正集样品的酸度预测值和实测值之间的相关系数分别为09880和09553,校正均方根误差分别为00197和00388;预测集样品的酸度预测值和实测值之间的相关系数分别为09833和09596,预测均方根误差分别为00193和00304。与全谱偏Z小二乘法相比,基于粒子群算法的偏Z小二乘法,不仅较大地减少波长变量而降低计算量,而且也较大地提高了模型性能而增强了模型预测的准确性。该方法可建立较好的定量分析模型,能广泛应用于现场或野外苹果酸度的快速分析。