Research on MW-IPLS in Wavelength Selection based on NIR of Rice Moisture
저자
발행기관
학술지명
International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
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발행연도
2016
작성언어
English
주제어
자료형태
학술저널
수록면
87-96(10쪽)
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The moisture content of rice is of great significance for the eating quality and food safety. Therefore, it is very necessary to establish a rapid, stable, reliable and high prediction accuracy quantitative analysis model that can be used in on-line detection. In this study, the quantitative analysis technique of near infrared diffuse reflectance spectroscopy was used to detect the moisture content in rice. We combine the algorithm (MW-IPLS) based on MWPLS (Moving Window Partial Least Squares) with IPLS (Interval Partial Least Squares) to optimize the characteristic wavelength. Then we establish partial least squares regression in the preferred characteristic wavelength range. The experimental results show that the model of quantitative analysis using the MW-IPLS algorithm to optimize the characteristic wavelength is optimal comparing with the whole spectrum and single method such as MWPLS and IPLS. The numbers of Factors, R2P, RMSECV and RMSEP are 6, 0.8597, 0.2523 and 0.2753 respectively. Therefore, using the WM-IPLS algorithm to optimize the characteristic wavelength can reduce the processing capacity of the data and make the model more concise. In addition, it also provides a new method for the analysis of near infrared spectral characteristic wavelength selection.
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