黄酒总酚含量检测:一种基于GA-LSSVM的近红外光谱波段选择方法

张严, 赵忠盖, 刘飞

张严, 赵忠盖, 刘飞. 黄酒总酚含量检测:一种基于GA-LSSVM的近红外光谱波段选择方法[J]. 红外技术, 2015, 37(7): 613-617.
引用本文: 张严, 赵忠盖, 刘飞. 黄酒总酚含量检测:一种基于GA-LSSVM的近红外光谱波段选择方法[J]. 红外技术, 2015, 37(7): 613-617.
ZHANG Yan, ZHAO Zhong-gai, LIU Fei. Detection of Total Phenol of Chinese Yellow Wine: A NIRS Band Selection Method Based on GA-LSSVM[J]. Infrared Technology , 2015, 37(7): 613-617.
Citation: ZHANG Yan, ZHAO Zhong-gai, LIU Fei. Detection of Total Phenol of Chinese Yellow Wine: A NIRS Band Selection Method Based on GA-LSSVM[J]. Infrared Technology , 2015, 37(7): 613-617.

黄酒总酚含量检测:一种基于GA-LSSVM的近红外光谱波段选择方法

基金项目: 国家自然科学基金(61134007)
详细信息
  • 中图分类号: O657.33

Detection of Total Phenol of Chinese Yellow Wine: A NIRS Band Selection Method Based on GA-LSSVM

  • 摘要: 主要研究了近红外光谱技术对成品黄酒中总酚含量快速检测的可行性.针对近红外光谱样本少、非线性等特点,首次将最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines, LSSVM)方法引入到传统遗传算法(genetic algorithms,GA)的波长选择中,提出一种基于GA-LSSVM的近红外光谱波段选择方法.该方法采用LSSVM建立小样本下不同波段的非线性模型,然后通过GA算法进行波长的优化选择.应用中,基于GA-LSSVM模型的总酚预测集相关系数(Rp)为0.9734,预测均方根误差(RMSEP)为5.5596,相比于传统方法,GA-LSSVM算法能够较好地提取非线性信息,预测效果更好.
  • 期刊类型引用(3)

    1. 谭丹,张志杰,王禄祥,王丁迩恺. 线激光扫描热成像无损检测参数有限元仿真分析. 红外技术. 2025(01): 121-129 . 本站查看
    2. 乐祺中,郭兆阳,杨旭东,马新玲. 固液混合物体热成像图的识别处理方式研究. 信息技术. 2021(01): 1-4+11 . 百度学术
    3. 龙智,郑琪,张天辉,方建军,马迎春. 基于线激光扫描的航空发动机叶片非接触式检测研究. 计算机测量与控制. 2021(09): 50-53+60 . 百度学术

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