彭海根
- 作品数:6 被引量:46H指数:5
- 供职机构:塔里木大学机械电气化工程学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:轻工技术与工程农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 近红外光谱对南疆红枣水分无损检测的研究被引量:16
- 2013年
- 目前南疆红枣在收购、清洗、加工和销售等环节上对水分的检测存在速度慢、精确度低、需破坏红枣等缺点,因此研究一种快速、简单、无损的红枣水分检测技术很有必要,近红外光谱技术对红枣水分检测简单、快速、无损。将新鲜的南疆红枣分成2组,一组用于建立红枣含水量校正模型,另一组作为验证模型,红枣的干燥方法采用标准烘干法。光谱数据预处理方法选择Savitzky—Golay导数和多元散射校~(MSC),校正模型的建立使用偏最小二乘回归分析法(PLS),所建模型SEC(校正集标准差)值达到最低为1.0667,RC(校正集预测值与真实值相关系数)与RPDC(性质值方差/SECV)达到最高值分别为0.98683和5.6258,主因子数为6,偏差(d)为一1.94~2.22,平均偏差(bias)~0.41%,极差(e)为2.22。结果表明模型可以对南疆红枣进行水分检测。
- 彭云发彭海根詹映罗华平
- 关键词:近红外光谱含水量无损检测
- 用遗传算法提取南疆红枣总糖的近红外光谱特征波长被引量:11
- 2015年
- 本研究尝试利用近红外光谱技术测量红枣的总糖含量,针对采用偏最小二乘(PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出用联合区间偏最小二乘法(si PLS)与遗传算法(GA)相结合的方法遗传联合区间偏最小二乘法(GA-si PLS)来提取近红外光谱特征区域和特征波长,提高模型预测精度的方法。结果表明:将全谱等分成20个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在这4个子区间的基础上再用遗传偏最小二乘法继续筛选出12个特征波长。用12个特征波长建立的偏最小二成模型精度要好于全谱建立的模型,其主因子数减少了4个,预测集标准偏差(RMSECP)减少了25%,预测相关系数(RP)提高了5%。该方法选取的波长变量建立的校正模型,不仅使模型简洁、优化,而且增强了模型的预测能力。
- 彭云发詹映彭海根刘飞罗华平
- 关键词:近红外光谱遗传算法红枣
- 近红外光谱技术结合联合区间间隔偏最小二乘法对南疆红枣糖度的测定被引量:13
- 2014年
- 为了使用近红外光谱技术对南疆红枣糖度精确的测定,研究分析70个新鲜南疆灰枣实验数据,结合多种光谱预处理方法,间隔偏最小二乘法(iPLS)和联合区间间隔偏最小二乘法(siPLS)优选红枣糖度的最佳波长区间,建立南疆红枣糖度近红外校正模型。结果表明:通过联合区间间隔偏最小二乘法优选出糖度特征波长区间分别为4902~5203 cm-1、5203~5503 cm-1和6105~6406cm-1,并经过MSC和一阶导数预处理后所建立的偏最小二乘法(PLS)校正模型效果最佳,模型校正标准偏差(SEC)为0.842,预测标准偏差(SEP)为0.714,相关系数(R)为0.942。研究表明,所选用优化方法适合南疆灰枣糖度近红外校正模型的建立;近红外光谱技术能对南疆红枣糖度进行测定,且研究所用的方法可以推广到南疆其他红枣品种的近红外光谱分析中。
- 彭海根彭云发詹映罗华平
- 关键词:近红外糖度
- 近红外技术对南疆冬枣糖度无损检测的研究被引量:8
- 2014年
- 筛选具有代表性的100个新疆南疆和田冬枣作为试验样品,采用近红外光谱分析技术对冬枣样品的糖度进行分析。结果表明:通过相关系数法选取特征波长区间的波数分别为5 303~5 600 cm^-1、6 205~6 302cm^-1、7 308~7 405 cm^-1,然后作多元散射校正、一阶导数和Savitzky-Golay卷积平滑法预处理后,建立的偏最小二乘法(PLS)校正模型效果最好,校正标准偏差(SEC)为0.613,预测标准偏差(SEP)为0.573,相关系数(R)为0.967,具有良好的预测效果,满足生产实践的要求。试验表明,近红外光谱分析技术适合南疆冬枣的糖度无损检测。
- 彭海根罗华平彭云发詹映
- 关键词:近红外光谱糖度无损检测
- 近红外光谱在南疆红枣糖度无损检测中的应用被引量:6
- 2014年
- 南疆红枣的分级目前还停留在外部品质,然而红枣的内部品质比外部品质更重要。红枣的内部品质包括糖度、酸度等。利用近红外漫反射光谱技术对南疆红枣糖度进行无损检测,应用傅立叶变换近红外光谱仪采集红枣光谱图,糖度的测定选用数字阿贝折射仪。分别选用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归分析法(PCR)的化学计量学方法建立红枣校正模型,光谱数据预处理选择一阶导数光谱、平滑等,得到的校正相关系数(Rc)为0.942 5,预测相关系数(Rp)为0.910 4,校正标准偏差(SEC)值为1.02。预测标准偏差(SEP)值为0.836,主因子数为5。
- 詹映彭云发彭海根罗华平
- 关键词:无损检测糖度近红外光谱
- 南疆红枣糖度近红外分析的模型优化研究
- 南疆光热资源丰富,昼夜温差大,气候条件非常适宜红枣糖度积累,但南疆红枣品质检测和分级指标,一直以外观品质大小和重量为主,糖度高这一优良内在品质并没有体现出来。将近红外光谱技术应用于红枣糖度快速无损检测,对提升南疆红枣品牌...
- 彭海根
- 关键词:近红外光谱技术红枣稳定性
- 文献传递