基于稀疏主成分分析的近红外光谱法鉴别黄花梨的成熟度.PDFVIP

犇犗犐：１０．１１９７３／犾犺犼狔犺狓２０１７０２００５　 基于稀疏主成分分析的近红外光谱法 鉴别黄花梨的成熟度 付建华１，周新奇２，刘辉军１，林　敏１ （１．中国计量学院 计量测试工程学院，杭州３１００１８；　２．聚光科技（杭州）股份有限公司，杭州３１００５２） 摘　要：从同一果园的１２棵果树上，在８月的４个不同日期各采集５个黄花梨样品，共采集 ２４０个样品。从每个样品上采集光谱数据。通过稀疏主成分分析（ＳＰＣＡ）和主成分分析（ＰＣＡ）提 取光谱中与成熟度相关的特征并进行解析，结合人工神经网络（ＡＮＮ）建立黄花梨成熟度的鉴别模 型。从所得载荷向量图可知：① ＳＰＣＡ 能有效提取光谱中与成熟度有关的特征，其７个稀疏主成 分分别反映了黄花梨的糖类物质、水分、色素和硬度等信息；② ＳＰＣＡＡＮＮ 的成熟度鉴别模型的 预测总识别率为９３．３３％，高于ＰＣＡＡＮＮ 的鉴别模型的预测总识别率９１．６７％。 关键词：近红外光谱法；稀疏主成分分析；黄花梨；成熟度 中图分类号：Ｏ６５７．３３　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００１４０２０（２０１７）０２０１４６０６ 犖犐犚犛犐犱犲狀狋犻犳犻犮犪狋犻狅狀狅犳犕犪狋狌狉犻狋狔狅犳犎狌犪狀犵犺狌犪犘犲犪狉狊狑犻狋犺 犛狆犪狉狊犲犘狉犻狀犮犻狆犪犾犆狅犿狆狅狀犲狀狋犃狀犪犾狔狊犻狊 犉犝犑犻犪狀犺狌犪１，犣犎犗犝犡犻狀狇犻２，犔犐犝犎狌犻犼狌狀１，犔犐犖 犕犻狀１ （１．犆狅犾犾犲犵犲狅犳犕犲狋狉狅犾狅犵狔犪狀犱犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犆犺犻狀犪犑犻犾犻犪狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犎犪狀犵狕犺狅狌３１００１８，犆犺犻狀犪； ２．犉狅犮狌狊犲犱犘犺狅狋狅狀犻犮狊（犎犪狀犵狕犺狅狌）犐狀犮．，犎犪狀犵狕犺狅狌３１００５２，犆犺犻狀犪） 犃犫狊狋狉犪犮狋：ＦｉｖｅＨｕａｎｇｈｕａｐｅａｒｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍｅａｃｈｏｆ１２ｐｅａｒｔｒｅｅｓｉｎａｓａｍｅｆｒｕｉｔｙａｒｄｉｎｅａｃｈｏｆ４ ｄｅｆｉｎｉｔｅｄａｔｅｓｉｎ Ａｕｇｕｓｔ，ｇｉｖｉｎｇｔｏｔａｌｌｙ ２４０ ｐｅａｒｓａｍｐｌｅｓ．Ｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａ ｗａｓｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｗｉｔｈ ｅａｃｈ ｓａｍｐｌｅ． ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｍａｔｕｒｉｔｙｉｎｓｐｅｃｔｒａｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙＳＰＣＡａｎｄＰＣＡ，ａｎｄｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｓｗｅｒｅ ｍａｄｅ．ＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔｍｏｄｅｌｓｆｏｒｍａｔｕｒｉｔｙｏｆｔｈｅＨｕａｎｇｈｕａｐｅａｒｓｗｅｒｅｂｕｉｌｔｂｙＳＰＣＡａｎｄＰＣＡｉｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ （ＡＮＮ）．Ａｓｓｈｏｗｎｉｎｔｈｅｌｏａｄｉｎｇｖｅｃｔｏｒｄｉａｇｒａｍｓ，ｉｔｗａｓｆｏｕｎｄｔｈａｔ：① ＳＰＣＡ ｗａｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｏｅｘｔｒａｃｔｓｐｅｃｉｆｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｒｅｌａｔｅｄｔｏ ｍａｔｕｒｉｔｙｆｒｏｍ ｔｈｅｓｐｅｃｔｒａ．Ｔｈｅｓｅｖｅｎｓｐａｒｓｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｗｅｒｅ ｆｏｕｎｄ ｔｏ ｒｅｆｌｅｃｔ ｓｅｐａｒａｔｅｌｙ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ ａｂｏｕｔ ｓａｃｃｈａｒｉｄｅｓ ｃｏｎｔｅｎｔ， ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｃｏｎｔｅｎｔ， ｐｉｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｈａｒｄｎｅｓｓａｎｄｓｏｏｎｏｆｐｅａｒｓ；② Ｔｏｔａｌｒｅ