雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化

周竹; 郑剑; 王允祥; 曾松伟

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

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雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化

周竹 , 郑剑 , 王允祥 , 曾松伟

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周竹, 郑剑, 王允祥, 等. 雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化[J]. 浙江农林大学学报, 2015, 32(6): 875-882. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

引用本文:

周竹, 郑剑, 王允祥, 等. 雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化[J]. 浙江农林大学学报, 2015, 32(6): 875-882. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

ZHOU Zhu, ZHENG Jian, WANG Yunxiang, et al. Phyllostachys violascens model optimization for bamboo shoot firmness using near-infrared spectroscopy[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2015, 32(6): 875-882. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

Citation:

ZHOU Zhu, ZHENG Jian, WANG Yunxiang, et al. Phyllostachys violascens model optimization for bamboo shoot firmness using near-infrared spectroscopy[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2015, 32(6): 875-882. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

周竹^1,2,3,
郑剑^4, ,,
王允祥⁴,
曾松伟^1,2,3

1.
浙江农林大学信息工程学院，浙江临安 311300;
2.
浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室，浙江临安 311300;
3.
浙江农林大学智慧农林业研究中心，浙江临安 311300;
4.
浙江农林大学农业与食品科学学院，浙江临安 311300

基金项目:

浙江省自然科学基金资助项目（Y3110450，LY13C200014）;浙江省科学技术公益项目（2011C22069）;浙江农林大学智慧农林业研究中心资助项目（2013ZHL03）;浙江农林大学人才启动基金资助项目（2012FR085）

详细信息

作者简介: 周竹，讲师，博士，从事木材智能化检测技术等研究。

通信作者: 郑剑，讲师，博士研究生，从事农产品储藏加工与品质检测等研究。

中图分类号: S123；O657.33

Phyllostachys violascens model optimization for bamboo shoot firmness using near-infrared spectroscopy

ZHOU Zhu^1,2,3,
ZHENG Jian^{4
, ,},
WANG Yunxiang⁴,
ZENG Songwei^1,2,3

1.
School of Information Engineering, Zhejiang A & F University, Lin’an 311300, Zhejiang, China;
2.
Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology Zhejiang A & F University, Lin’an 311300, Zhejiang, China;
3.
Research Center for Smart Agriculture and Forestry, Zhejiang A & F University, Lin’an 311300, Zhejiang, China;
4.
School of Agriculture and Food Science, Zhejiang A & F University, Lin’an 311300, Zhejiang, China

Funds:

摘要: 为了提高应用近红外光谱技术无损检测雷竹Phyllostachys violascens竹笋硬度的精度，研究了雷竹笋硬度光谱检测模型的优化方法。首先对雷竹笋原始光谱进行正态变量变换（SNV），然后采用后向间偏最小二乘法（biPLS）去除部分与竹笋硬度无关的变量，随后进一步采用竞争性自适应权重法（CARS）剔除无关变量，最后采用连续投影算法（SPA）将光谱变量个数从1 557个减少为25个。最终，biPLS?鄄CARS?鄄SPA模型的交叉验证相关系数（rcv），预测相关系数（rp），交叉验证均方误差（RMSECV）以及预测均方误差（RMSEP）分别为0.984，0.926，0.300 Ncm-2 和0.625 Ncm-2，优于其他几种常见的变量选择方法及其组合。研究结果表明，biPLS-CARS-SPA方法所选特征变量避开了水分强吸收峰的影响，具有实际的物理表征意义，为竹笋硬度在线快速检测、筛选和指导切削设备的研发提供了重要的理论依据。图6表3参20
- 经济林学 /
- 近红外光谱 /
- 后向间隔偏最小二乘法 /
- 竞争性自适应权重法 /
- 连续投影算法 /
- 硬度 /
- 雷竹笋
Abstract: To develop a calibration model for rapid, accurate and nondestructive determination of bamboo shoots firmness with Phyllostachys violascens by using near infrared spectroscopy （NIRS） technology. The diffuse reflectance spectra of bamboo shoot were obtained in the wavelength range from 800 to 2 632 nm. Different informative variable selection methods were first calculated with the full spectra being pretreated using a standard normal variate （SNV） transformation. Analyses with backward interval partial least squares （biPLS）, synergy interval partial least squares （siPLS）, genetic algorithm （GA）, successive projections algorithm （SPA）, Monte Carlo uninformative variable elimination （MCUVE）, and competitive adaptive reweighed sampling （CARS） were compared. Then CARS and SPA were used on the spectrum to select wavelengths in proper order. The performance of the models were tested using a correlation coefficient for cross-validation of calibration （rcv）, root mean square error for cross-validation of calibration （RMSECV）, the correlation coefficient of prediction （rp）, and the root mean square error of prediction （RMSEP）. Results showed that BiPLS combined with CARS and SPA obtained a total of 25 wavelengths or only 1.6% of the full wavelengths. The rcv, RMSECV, rp, RMSEP by biPLS-CARS-SPA were 0.984, 0.300 Ncm-2, 0.926, 0.625 Ncm-2, respectively. The good performance demonstrated that NIR spectroscopy coupled with the biPLS-CARS-SPA algorithm could be used successfully to analyze bamboo shoot firmness and revealed that the biPLS-CARS-SPA algorithm was superior to other wavelength selection methods. ［Ch, 6 fig. 3 tab. 20 ref.］
- cash forestry /
- NIR spectroscopy /
- biPLS /
- CARS /
- SPA /
- firmness /
- bamboo shoots

[1]	栾景然, 冯国红, 朱玉杰. 基于连续投影算法-遗传算法-BP神经网络的可见/近红外光谱木材识别 . 浙江农林大学学报, 2022, 39(3): 671-678. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210377
[2]	叶淑媛, 董雷鸣, 董昂, 喻卫武, 戴文圣, 曾燕如. 榧树半同胞子代幼苗生长性状的遗传参数估算 . 浙江农林大学学报, 2020, 37(4): 817-822. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190542
[3]	严亮亮, 岳坤, 宋丽华. 灵武长枣果实品质与土壤肥力、叶片养分的相关性 . 浙江农林大学学报, 2020, 37(4): 631-638. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190462
[4]	谢明明, 郭素娟, 宋影, 张丽, 孙慧娟. 板栗细根的空间分布格局及季节动态 . 浙江农林大学学报, 2018, 35(1): 60-67. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2018.01.008
[5]	王晓丽, 张晓丽, 周国民. 基于近红外光谱技术的果树花期树种识别方法 . 浙江农林大学学报, 2017, 34(6): 1008-1015. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2017.06.006
[6]	周竹, 尹建新, 周素茵, 周厚奎. 基于近红外光谱技术的针叶材板材表面节子缺陷检测 . 浙江农林大学学报, 2017, 34(3): 520-527. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2017.03.018
[7]	郑剑, 周竹, 仲山民, 曾松伟. 基于近红外光谱与随机青蛙算法的褐变板栗识别 . 浙江农林大学学报, 2016, 33(2): 322-329. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.019
[8]	侯传明, 郑雅文, 王正加, 徐英武. 山核桃MADS-like基因的克隆与分析 . 浙江农林大学学报, 2015, 32(1): 33-39. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.01.005
[9]	宋祥兰, 杨义林, 王兰英, 邝先松, 胡小康, 吴延旭, 赵晓青. ‘赣州油1号’等5个油茶新品种主要经济性状 . 浙江农林大学学报, 2015, 32(6): 983-989. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.023
[10]	杨静怡, 夏玉芳, 谢钊俊, 陶兴月, 丁小霞. 核桃不同单株种子化学成分傅立叶红外光谱差异性分析 . 浙江农林大学学报, 2015, 32(3): 420-425. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.03.014
[11]	王璇, 马良进, 吕全, 孟娴静, 张星耀. 山核桃干腐病病原菌的鉴定 . 浙江农林大学学报, 2014, 31(2): 238-245. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2014.02.012
[12]	朱国华, 吴黎明, 颜福花, 倪荣新. 良种油茶栽培经济效益分析 . 浙江农林大学学报, 2014, 31(4): 632-638. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2014.04.021
[13]	吴连海, 吴黎明, 倪荣新, 颜福花. 香榧栽培经济效益分析 . 浙江农林大学学报, 2013, 30(2): 299-303. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2013.02.023
[14]	郑蓉. 产地绿竹笋品质及土壤养分的主成分与典型相关分析 . 浙江农林大学学报, 2012, 29(5): 710-714. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.05.012
[15]	杨建华, 李淑芳, 范志远, 习学良, 邹伟烈, 刘娇, 潘莉. 美国山核桃主要经济性状的主成分分析及良种选择 . 浙江农林大学学报, 2011, 28(6): 907-910. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.011
[16]	曾燕如, 黎章矩. 油茶花期气候对花后坐果的影响 . 浙江农林大学学报, 2010, 27(3): 323-328. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2010.03.001
[17]	曾燕如, 黎章矩, 戴文圣. 油茶开花习性的观察研究 . 浙江农林大学学报, 2009, 26(6): 802-809.
[18]	王小明, 王珂, 秦遂初, 蒋玉根. 香榧适生环境研究进展 . 浙江农林大学学报, 2008, 25(3): 382-386.
[19]	时海香, 仲山民, 吴峰华. 超临界二氧化碳萃取常山胡柚外果皮中天然色素的工艺研究 . 浙江农林大学学报, 2008, 25(5): 639-643.
[20]	戴文圣, 黎章矩, 程晓建, 喻卫武, 符庆功, 陈勤娟. 杭州市香榧生产的发展前景与对策 . 浙江农林大学学报, 2006, 23(3): 334-337.

链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

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雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

1. 浙江农林大学信息工程学院，浙江临安 311300;

2. 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室，浙江临安 311300;

3. 浙江农林大学智慧农林业研究中心，浙江临安 311300;

4. 浙江农林大学农业与食品科学学院，浙江临安 311300

基金项目:

作者简介:
周竹，讲师，博士，从事木材智能化检测技术等研究。

通信作者: 郑剑，讲师，博士研究生，从事农产品储藏加工与品质检测等研究。

收稿日期: 2015-01-13
修回日期: 2015-03-23
刊出日期: 2015-12-20

中图分类号: S123；O657.33

关键词:

摘要: 为了提高应用近红外光谱技术无损检测雷竹Phyllostachys violascens竹笋硬度的精度，研究了雷竹笋硬度光谱检测模型的优化方法。首先对雷竹笋原始光谱进行正态变量变换（SNV），然后采用后向间偏最小二乘法（biPLS）去除部分与竹笋硬度无关的变量，随后进一步采用竞争性自适应权重法（CARS）剔除无关变量，最后采用连续投影算法（SPA）将光谱变量个数从1 557个减少为25个。最终，biPLS?鄄CARS?鄄SPA模型的交叉验证相关系数（rcv），预测相关系数（rp），交叉验证均方误差（RMSECV）以及预测均方误差（RMSEP）分别为0.984，0.926，0.300 Ncm-2 和0.625 Ncm-2，优于其他几种常见的变量选择方法及其组合。研究结果表明，biPLS-CARS-SPA方法所选特征变量避开了水分强吸收峰的影响，具有实际的物理表征意义，为竹笋硬度在线快速检测、筛选和指导切削设备的研发提供了重要的理论依据。图6表3参20

English Abstract

Phyllostachys violascens model optimization for bamboo shoot firmness using near-infrared spectroscopy

1. School of Information Engineering, Zhejiang A & F University, Lin’an 311300, Zhejiang, China;

2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology Zhejiang A & F University, Lin’an 311300, Zhejiang, China;

3. Research Center for Smart Agriculture and Forestry, Zhejiang A & F University, Lin’an 311300, Zhejiang, China;

4. School of Agriculture and Food Science, Zhejiang A & F University, Lin’an 311300, Zhejiang, China

Funds:

Received Date: 2015-01-13
Rev Recd Date: 2015-03-23
Publish Date: 2015-12-20

Keywords:

Abstract: To develop a calibration model for rapid, accurate and nondestructive determination of bamboo shoots firmness with Phyllostachys violascens by using near infrared spectroscopy （NIRS） technology. The diffuse reflectance spectra of bamboo shoot were obtained in the wavelength range from 800 to 2 632 nm. Different informative variable selection methods were first calculated with the full spectra being pretreated using a standard normal variate （SNV） transformation. Analyses with backward interval partial least squares （biPLS）, synergy interval partial least squares （siPLS）, genetic algorithm （GA）, successive projections algorithm （SPA）, Monte Carlo uninformative variable elimination （MCUVE）, and competitive adaptive reweighed sampling （CARS） were compared. Then CARS and SPA were used on the spectrum to select wavelengths in proper order. The performance of the models were tested using a correlation coefficient for cross-validation of calibration （rcv）, root mean square error for cross-validation of calibration （RMSECV）, the correlation coefficient of prediction （rp）, and the root mean square error of prediction （RMSEP）. Results showed that BiPLS combined with CARS and SPA obtained a total of 25 wavelengths or only 1.6% of the full wavelengths. The rcv, RMSECV, rp, RMSEP by biPLS-CARS-SPA were 0.984, 0.300 Ncm-2, 0.926, 0.625 Ncm-2, respectively. The good performance demonstrated that NIR spectroscopy coupled with the biPLS-CARS-SPA algorithm could be used successfully to analyze bamboo shoot firmness and revealed that the biPLS-CARS-SPA algorithm was superior to other wavelength selection methods. ［Ch, 6 fig. 3 tab. 20 ref.］

周竹, 郑剑, 王允祥, 等. 雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化[J]. 浙江农林大学学报, 2015, 32(6): 875-882. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

引用本文:

周竹, 郑剑, 王允祥, 等. 雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化[J]. 浙江农林大学学报, 2015, 32(6): 875-882. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

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DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

作者简介: 周竹，讲师，博士，从事木材智能化检测技术等研究。

通信作者: 郑剑，讲师，博士研究生，从事农产品储藏加工与品质检测等研究。

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doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.008

作者简介: 周竹，讲师，博士，从事木材智能化检测技术等研究。

通信作者: 郑剑，讲师，博士研究生，从事农产品储藏加工与品质检测等研究。

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