基于相关系数法与遗传算法的啤酒酒精度近红外光谱分析
  • 【摘要】

    以啤酒的酒精度的快速检测为研究对象,针对采用偏最小二乘(PARTIAL LEAST SQUARES,PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出将相关系数法与遗传算法(GENETIC ALGORITHMS,GA)相结合提取光谱有效信息,提高预测模型的精度的方法.结果表明:该方法应用于啤酒酒精度近红外光谱检测中,吸收光谱和一阶导数光谱的预测建模的波长个数分别减少了83%、82%,预测平均相对... 展开>>以啤酒的酒精度的快速检测为研究对象,针对采用偏最小二乘(PARTIAL LEAST SQUARES,PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出将相关系数法与遗传算法(GENETIC ALGORITHMS,GA)相结合提取光谱有效信息,提高预测模型的精度的方法.结果表明:该方法应用于啤酒酒精度近红外光谱检测中,吸收光谱和一阶导数光谱的预测建模的波长个数分别减少了83%、82%,预测平均相对误差分别降低了0.42%、0.64%,不仅简化、优化了模型,而且增强了预测建模型的预测能力,是一种采用PLS法建立预测模型前行之有效的降低和优选波长的方法. 收起<<

  • 【作者】

    陈斌  王豪  林松  赵杰文 

  • 【作者单位】

    江苏大学生物与环境工程学院

  • 【刊期】

    农业工程学报 ISTIC EI PKU 2005年7期

  • 【关键词】

    近红外光谱  遗传算法  偏最小二乘法  啤酒  酒精度 

  • 【基金项目】

    江苏省博士后科学基金