搜索结果: 1-2 共查到“农业工程 firmness”相关记录2条 . 查询时间(0.029 秒)
基于模拟退火波长优化的草莓坚实度近红外光谱检测（Detection of Strawberry Firmness by NIR Wavelength Selection Based on Simulated Annealing Algorithm）
草莓 坚实度 近红外光谱 模拟退火算法
2010/12/29
为提高近红外光谱技术检测草莓坚实度模型的精度和鲁棒性，研究了一种基于模拟退火算法的波长优选方法，并找到一种与该算法配套的光谱预处理方法。利用光谱仪和物性仪分别采集草莓样品近红外漫反射光谱和坚实度数据，并采用标准正交变换、多元散射校正、一阶导数、二阶导数等方法对原始光谱进行预处理；最后，利用模拟退火算法优选与草莓坚实度高度相关的波数点变量，结合偏最小二乘法建立草莓坚实度预测模型。结果表明：经过标准正...
洋梨硬度的便携式可见/近红外漫透射检测技术（Evaluation of European Pear (Pyrus communis L.) Firmness Based on Portable Vis/NIR Transmittance Technique）
洋梨 硬度 近红外光谱
2010/12/28
采用便携式可见/近红外检测仪快速检测阿巴特、康佛伦斯和五九香梨硬度。采集洋梨漫透射光谱(500～1010nm)，经二阶导数和卷积平滑处理后，分别建立偏最小二乘法和多元线性回归模型。相关系数法和遗传算法用于选择偏最小二乘法建模变量，预测均方差分别为7.780N和8.080N，相对预测误差分别为26.24%和29.71%。多元线性回归模型使用7个变量，预测均方差和相对预测误差分别为7.740...