本文主要研究内容
作者邓余良,胡强,夏康炎,陈伟东,董春旺（2019）在《基于近红外的红茶发酵中TFs/TRs评价模型研究》一文中研究指出：基于近红外光谱和化学计量学方法,建立了红茶发酵过程中茶黄素和茶红素比值(TFs/TRs)的预测模型,为发酵品质的快速评价提供方法。本研究以标准正态变量变换法(SNVT)预处理的光谱数据作为输入变量,采用Si和CARS联合方法筛选出11个特征变量,使变量压缩率达98.6%。基于特征变量,分别构建了TFs/TRs值的线性(PLS,Si-PLS,Si-CARS-PLS)和非线性(Si-CARS-ELM, Si-CARS-ELMAdaBoost预测模型。通过模型性能比较表明,Si-CARS-ELM-AdaBoost强预测器模型,其预测性能高于ELM模型和线性模型,并明显优于全光谱的PLS模型,校正集和预测集的相关系数为0.957和0.934,均方根误差分别为0.004 1和0.004 4。近红外光谱可用于红茶TFs/TRs值的快速预测方法,结合特征变量选择算法能有效简化模型,提高预测精度。
Abstract
ji yu jin gong wai guang pu he hua xue ji liang xue fang fa ,jian li le gong cha fa jiao guo cheng zhong cha huang su he cha gong su bi zhi (TFs/TRs)de yu ce mo xing ,wei fa jiao pin zhi de kuai su ping jia di gong fang fa 。ben yan jiu yi biao zhun zheng tai bian liang bian huan fa (SNVT)yu chu li de guang pu shu ju zuo wei shu ru bian liang ,cai yong Sihe CARSlian ge fang fa shai shua chu 11ge te zheng bian liang ,shi bian liang ya su lv da 98.6%。ji yu te zheng bian liang ,fen bie gou jian le TFs/TRszhi de xian xing (PLS,Si-PLS,Si-CARS-PLS)he fei xian xing (Si-CARS-ELM, Si-CARS-ELMAdaBoostyu ce mo xing 。tong guo mo xing xing neng bi jiao biao ming ,Si-CARS-ELM-AdaBoostjiang yu ce qi mo xing ,ji yu ce xing neng gao yu ELMmo xing he xian xing mo xing ,bing ming xian you yu quan guang pu de PLSmo xing ,jiao zheng ji he yu ce ji de xiang guan ji shu wei 0.957he 0.934,jun fang gen wu cha fen bie wei 0.004 1he 0.004 4。jin gong wai guang pu ke yong yu gong cha TFs/TRszhi de kuai su yu ce fang fa ,jie ge te zheng bian liang shua ze suan fa neng you xiao jian hua mo xing ,di gao yu ce jing du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自现代农业装备的邓余良,胡强,夏康炎,陈伟东,董春旺，发表于刊物现代农业装备2019年04期论文，是一篇关于红茶论文,发酵论文,近红外光谱论文,变量选择论文,模型论文,现代农业装备2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自现代农业装备2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。