基于蒙特卡洛法红枣光谱水分模型研究

来源：江苏农业科学杂志2018年第第14期北京时间：

作者：石鲁珍; 陈杰; 张树艳; 张景川

单位：1.塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔 843300； 2.南疆农业信息化研究中心，新疆阿拉尔 843300；3.塔里木大学机械电气化工程学院，新疆阿拉尔 843300

摘要：尝试利用近红外光谱技术预测红枣的水分含量，采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱预测模型，运用蒙特卡洛偏最小二乘交叉验证方法剔除异常样本，通过比较几种常见的预处理方法和波数选择方法，选择最优的预处理方法和波数选择方法。结果表明：原始光谱采用一阶导数处理，并选择竞争性自适应加权取样(CARS)法选择波数变量建立的模型预测效果最好，得到的预测相关系数为0.972 6，预测标准偏差为1.17。

关键词：蒙特卡洛交叉验证;近红外光谱;红枣水分;相关系数;竞争性自适应加权取样(CARS)

基金资助：国家自然科学基金(编号：61501314、41561088、61462074)。