%0 Journal Article
%T 基于粒子群聚类的牛肉含水率光谱检测技术
%A 唐鸣
%A 徐杨
%A 彭彦昆
%A 汤修映
%A 田潇瑜
%A 牛力钊
%J 农业机械学报
%P 220-225
%D 2014
%R 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.10.034
%X 采用市场当日上架的生鲜牛肉外侧最长肌制作样本，在波长900~2300nm内进行光谱检测和分析。利用基于粒子群算法（PSO）的聚类分析方法，对光谱信息进行优化以减少计算量，提高回归模型精度。该算法以经过多元散射校正（MSC）、变量标准化（SNV）等方法预处理后的光谱信息作为目标矩阵，以波长为目标进行聚类，根据聚类结果对不同波段进行重新组合，并建立偏最小二乘回归（PLSR）模型。结果表明，利用PSO聚类分析方法在900~1400nm波段内获得的生鲜牛肉含水率预测模型最优，Rc=0.9205，Rv=0.9191。该方法能够有效减少光谱的数量，提升回归模型的预测结果。
%K 牛肉
%K 总含水率
%K 标准粒子群算法
%K 聚类分析
%K 偏最小二乘回归
%U http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20141034&flag=1