基于浓度残差信息的近红外光谱检测水果品质的方法及系统

摘要

本发明实施例公开了一种基于浓度残差的近红外光谱检测水果品质方法，首先是将浓度数据已知及未知的水果样本分别为训练样本和预测样本后形成各自对应的光谱矩阵；其次确定迭代次数和浓度矩阵，通过最小二乘法回归算法求出由训练样本光谱矩阵和浓度矩阵共同表示的回归系数后，反向推导出在训练样本光谱矩阵和回归系数下的回归浓度矩阵，进而求出最小二乘法回归的浓度残差矩阵，并以浓度残差矩阵代入浓度矩阵的方式不断迭代运算直至结束，求出最后的回归系数；最后根据预测样本光谱矩阵和最后的回归系数，求出预测样本品质浓度矩阵并取第一列数据为最终结果。本发明实施例，避免红外光谱数据需要平滑、变量选择的过程，达到快速识别水果品质的目的。