可见/近红外光谱预测杨梅汁酸度的方法研究

摘要

针对可见/近红外光与杨梅汁酸度存在非线性相关的特点,提出了应用偏最小二乘(PLS)法预测线性部分和人工神经网络(ANN)预测非线性部分,结合两种方法综合预测杨梅汁酸度值,通过比较r,RMSEP,Bias的值来检验该方法.其中PLS模型用于寻找与杨梅汁酸度值有关的敏感波段,预测杨梅汁酸度的线性部分,将这些敏感波段对应的光谱吸光度值作为人工神经网络的输入,并将杨梅汁酸度的实际测量值减去PLS模型校正值,获得的差额部分作为神经网络的输出,建立一个差额神经网络预测杨梅汁酸度的非线性部分.46个样本用于建模,30个样本用于预测.结果表明该方法对样本的预测相关系数r=0.939,RMSEP=0.218,Bias=-0.121,好于只使用PLS模型的相关系数r=0.921,RMSEP=0.228,Bia5=-0.132.