蒙特卡罗无信息变量消除方法用于近红外光谱预测果品硬度和表面色

蒙特卡罗无信息变量消除方法用于近红外光谱预测果品硬

度和表面色泽的研究

作者：郝勇;孙旭东;潘圆媛;高荣杰;刘燕德

作者机构：华东交通大学机电工程学院,江西南昌330013;华东交通大学机电工程学院,江西南昌330013;华东交通大学机电工程学院,江西南昌330013;华东交通大学机电工程学院,江西南昌330013;华东交通大学机电工程学院,江西南昌330013

来源：光谱学与光谱分析 ISSN：1000-0593 年：2011 卷：031 期：005

页码：1225-1229 页数：5

中图分类：O657.3 正文语种：chi

关键词：近红外光谱;硬度;表面色泽;蒙特卡罗;无信息变量消除

摘要：近红外光谱(NIRS)分析方法用于梨的硬度和表面色泽的无损快速定量分析,提高了分析方法的预测精度,消除无信息建模变量对模型稳定性的影响.分别采用蒙特卡罗无信息变量消除(Monte Carlo uninformative variables elimination,MC-UVE)和基于小波变换(wavelet transform,WT)的蒙特卡罗无信息变量消除(WT-MC-UVE)方法对梨的硬度和表面色泽的建模变量进行筛选.结果表明,对于硬度模型,采用WT-MC-UVE方法,210个变量可以得到和原始光谱(1 451个变量)近似的预测结果;对于表面色泽的预测模型,采用WT-MC-UVE方法后,建模变量减少为220,模型的预测均方根误差从1.06减小为0.90,预测相