第31卷：第5期 2011年5月
光谱学与光谱分析 Spcctroscopy and Spectral Analysis
Vol.31,No.5.pp1225-1229
May,2011
蒙特卡罗无信息变量消除方法用于近红外光谱
预测果品硬度和表面色泽的研究郝勇，孙旭东，潘圆媛，高荣杰，刘燕德”
华东交通大学机电工程学院，江西南昌
330013
摘要近红外光谱(NIRS)分析方法用于的硬度和表面色泽的无损快速定量分析，提高了分析方法的预测精度，消除尤信息建模变至对模型稳定性的影响。分别采用蒙特卡罗无信息变量消除（MonteCarlounin formativevariableselimination，MC-UVE)和基于小波变换（wavelettransform，WT）的蒙特卡罗无信息变站消除(WT-MC-UVE)方法对梨的硬度和表面色泽的建模变量进行筛选。结果表明，对于硬度模型，采用 WT-MC-UVE方法，210个变量可以得到和原始光谱(1451个变量)近似的预测结果；对于表面色泽的预测模型，采用WT-MC-UVE方法后，建模变缺减少为220，模型的预测均方根误益从1.06减小为0.90，预测相关系数从0.975提商为0.981。因此，WT-MC-UVE方法可以有效地选择建模变量，既能提高模型的稳定性，又能提高多元校正的预测精度。
关键词近红外光谱；硬度；表面色泽；蒙特卡罗；无信息变量消除
中图分类号：0657.3
引言
文献标识码：A
DOl:10.3964/j.issn.1000-0593(2011)05-1225-05
进行全面的衡量和比较，这样才能准确地推断和鉴别出水果的优劣。日前，对于果品表面色译的测量，采用国际照明委员会(CIE)1976年推荐的均匀色度空间L’，α'，6'表色系。
随着人们生活水平的不断提高，水果的消费量也呈上升趋势，大批至的水果在进人销售环节时，首先需要对其成熟度进行评判。对于成熟度的评价指标，最常用的方法就是从果品的硬度和表面色洋进行考察。
水果硬度(firmness)是指果肉抗压力的强弱，可以作为判断水果成熟状态和品质的一个重要指标。目前对于硬度的检验，常采用M-T载穿试验法（Magness-Taylorpuncture test)。该方法是用-定直径的刚制压头，按一定的压缩速度对水果进行压缩试验，同时测款压缩方，属于有损检测，且大块样本逐个检测无法满足实际生产需要"。水果的表面色择（surfacecolor）是人们感官评价其品质的一个重要内素。不高种类的水果显示不同的额色。每种水果有其周有的敲色，同一种水果的不同品种之间的表面色泽也有益异。明度（L'）、色调(a'）、饱和度（6*）是识别每一种额色的三个指标，对于判定水果的成熟状态和品质亦可从这三个基本指标
收稿日期：2010-05-16，修订日期：2010-08-20
测缺果品表面色泽时，需要采用标准白板作为参考，分别测量L'，a'，6'三个指标，最后以转换后的总色差△E)作为描述表面色泽的综合指标(")。
近红外光谱(NIRS)法以其快速、简便、无损等特点，在复条样品化学成分测定中占有重要地位[3.4]。但是近红外光谱产生于分子振动，吸收较弱，吸收峰严重重叠，且多组分复杂样品的近红外光谱往往不是各组分光诺的简单叠加。因此，近红外光谱分析法是一种间接分析技术，须借助化学计量学方法才能进行定性或定禁分析。NIRS分析过程中，变量筛选起重要的数据前处理方法，目前已有许多相关报导。其中，无信息变至消除（uninformativevariableselimination， UVE)PLS方法是基于PLS回归系数提出的一种波长选择方法，该方法通过一定的变量筛选标准，例如，引人稳定性(stability)值米评价模型中每个变量的可靠性，从而来决定每个变量的取含。该方法已被广泛应用于光谐变量的选择，
6200080（0980（0800
2007GZN0266），2009年第“批科技专项-支撑计划对外科技合作计划项日（2009BHB15200)，江西省主要学科学术和技术带头人培养对象计划项日(2009DD00700)和华东交通大学博士启动项目(01309021)资助
作者简介：部勇，1978年生，华东交通大学机电工程学院讲师
e-mail;haonm@163.com
*通讯联系人
e-mail.jxliuyd@163. com
万方数据