1、“.....和对哈密瓜和预测模型的影响。结果显示，和结合建立的哈密瓜预测模型的预测效果最佳为，为，为，为。高光谱成像所获取的光谱信息冗余度较大，与被测组分无关的信息会削弱模型的预测精度。因此，选择包含相对较多有效信息的变量来建立预测模型是十分必要的。等分别比较了基于不同变量筛合的哈密瓜成熟度判别模型的准确率。结果显示，基于特征融合和全光谱的哈密瓜成熟度判别模型的准确率较高，其校正集和预测集的判别准确率分别为和。为跟踪国内外最新研究进展，综述了近红外光谱分析和高光谱成像在西甜瓜内部品质无损检测中的应用同时，简要介绍了近红外光谱分析和高光谱成像的技术特点和系统组成，并归纳了常用的光谱信息解析方法最后，从技术难点和实际应用两方面综合分析了光谱分析技术在西甜瓜内部品质无损检测论西甜瓜内部品质无损检测与光谱分析的有机结合分析化学论文瓜，和预测模型的精度。结果表明......”。

2、“.....为，为为，为，为和为，为，为的准确预测。等利用和人工神经网络分别建立了甜瓜和预测模型，其中模型的预测性能最佳。为进步提高模型精度，采用加权回归系数法筛选变量后结合重新建立了甜瓜和预测模型。结果表明，经变量筛选后建立的合的西甜瓜内部品质快速无损检测系统将成为新的研究方向之。马本学，喻国威，王文霞，罗秀芝，李玉洁，李小占，雷声渊光谱分析在西甜瓜内部品质无损检测中的研究进展光谱学与光谱分析，基金国家自然科学基金项目国家科技支撑项目资助。论西甜瓜内部品质无损检测与光谱分析的有机结合分析化学论文。近些年来利用高光谱成像技术对西甜瓜的定量分析较多，李锋霞等以哈密瓜为对象，选取波段范围内的高光谱图像信息，分别研究了不同光谱预处理方法所获取的信息量较大，其中包含的许多与被测组分无关的冗余信息会增加光谱信息处理时间，降低模型精度......”。

3、“.....而机器学习则是实现模型优化的重要手段。深度学习作为机器学习的分支在挖掘庞大数据集的有效信息方面发展迅猛，为解决光谱分析模型鲁棒性和适应性差等问题提供了新的思路和方法，应用深度模型预测西甜瓜的内部品质将是未来技术发展的必然趋势。目前对于西甜瓜内部品质的无损检测多是针对单指标大多数为影表光谱预处理方法及其作用效果光谱信息变量筛选光谱信息中存在的大量冗余信息会降低预测模型的准确性和稳定性。为提高模型运算速度和精度，进行光谱信息变量筛选是十分必要的。常用变量筛选方法主要有变量区间选择算法，包括移动窗口偏最小乘法和区间偏最小乘法等无信息变量消除算法遗传算法连续投影算法和竞争性自适应重加权算法等，其特点如表所示。表变量筛选方法的特点光谱信息模型建立建立样品待测指标的数学模型是光谱信息解析过程中关键的步，不同的建模方法会直接影响型。上述研究表明......”。

4、“.....可以有效提高西甜瓜含量预测模型的性能。论西甜瓜内部品质无损检测与光谱分析的有机结合分析化学论文。图近红外光谱分析系统示意图图高光谱成像系统示意图光谱信息解析方法光谱信息解析流程在光谱信息解析过程中，因光谱系统采集的光谱信息会受到采集环境光学条件和仪器性能等因素的影响，故原始光谱信息除含有被测样品属性的信息外，还包含大量无关信息，如噪声背景干扰杂含量作为西甜瓜内部品质的重要评价指标，其定量分析直是研究热点。介邓飞等以麒麟西瓜为样品，研究了不同变量筛选方法等间隔平均光谱法等间隔抽取光谱法和不同建模方法，和对含量预测模型精度的影响。结果表明，采用等间隔抽取光谱法结合建立的模型精度较高为，为，为。西甜瓜的含量在不同部位存在明显差异，检测部位差异是影响西甜瓜含量预测模型精度的重要因素......”。

5、“.....其特点如表所示。图近红外光谱分析系统示意图图高光谱成像系统示意图光谱信息解析方法光谱信息解析流程在光谱信息解析过程中，因光谱系统采集的光谱信息会受到采集环境光学条件和仪器性能等因素的影响，故原始光谱信息除含有被测样品属性的信息外，还包含大量无关信息，如噪声背景干扰杂散光等。为消除光谱冗余信息，提高模型的预测精度，对光谱信息进行预处理并提取有效信息是模型建立前的重要环节。般的光谱信息解析步业和消费者使用。随着人工智能大数据移动互联网和云计算的不断发展，研究开发基于人工智能与移动终端深度融合的西甜瓜内部品质快速无损检测系统将成为新的研究方向之。马本学，喻国威，王文霞，罗秀芝，李玉洁，李小占，雷声渊光谱分析在西甜瓜内部品质无损检测中的研究进展光谱学与光谱分析，基金国家自然科学基金项目国家科技支撑项目资助......”。

6、“.....表光谱预处理方法及其作用效果光谱信息变量筛选光谱信论西甜瓜内部品质无损检测与光谱分析的有机结合分析化学论文光等。为消除光谱冗余信息，提高模型的预测精度，对光谱信息进行预处理并提取有效信息是模型建立前的重要环节。般的光谱信息解析步骤主要包括光谱信息的采集光谱信息的预处理变量的筛选预测模型的建立模型的评价等，其流程图如图所示。图光谱信息解析流程图光谱信息预处理光谱信息解析首要环节就是对采集的光谱信息进行预处理，常用光谱信息预处理方法主要有平滑，包括移动平均法和卷积法等导数修正包括阶导数和阶导数归化标准正态变多元散射校正小波变换等，其作用效果如表所无论是线性模型还是非线性模型，基于赤道部位光谱信息建立的哈密瓜含量预测模型性能最佳模型为，为模型为，为。由此可见，不同品种西甜瓜的最佳检测部位不同。为减小检测部位差异对西甜瓜含量预测模型性能的影响......”。

7、“.....建立了西瓜含量的混合赤道瓜脐瓜梗预测模型为，为，其性能优于单瓜脐预测模术，与传统检测技术相比具有快速绿色无损等优势，在西甜瓜内部品质无损检测中具有广阔的应用前景。光谱分析所获取的信息量较大，其中包含的许多与被测组分无关的冗余信息会增加光谱信息处理时间，降低模型精度。获取光谱有效信息优化预测模型直是光谱分析技术未来发展的重要方向，而机器学习则是实现模型优化的重要手段。深度学习作为机器学习的分支在挖掘庞大数据集的有效信息方面发展迅猛，为解决光谱分析模型鲁棒性和适应性差等问题提供了新的思路和方法，应用深度模型预测量的最佳检测部位，介邓飞等分别利用瓜梗赤道和瓜脐部位的近红外漫透射光谱信息结合和建立了西瓜单检测部位的含量预测模型。结果表明，瓜脐为最佳单检测部位模型为，为模型为，为。等以哈密瓜为研究对象，选用不同变量筛选方法和......”。

8、“.....结果表明骤主要包括光谱信息的采集光谱信息的预处理变量的筛选预测模型的建立模型的评价等，其流程图如图所示。图光谱信息解析流程图光谱信息预处理光谱信息解析首要环节就是对采集的光谱信息进行预处理，常用光谱信息预处理方法主要有平滑，包括移动平均法和卷积法等导数修正包括阶导数和阶导数归化标准正态变多元散射校正小波变换等，其作用效果如表所示。光谱分析在西甜瓜内部品质无损检测中的应用近红外光谱分析的应用表列举了近红外光谱分析在西甜瓜内部品质无损检测中的应用。中存在的大量冗余信息会降低预测模型的准确性和稳定性。为提高模型运算速度和精度，进行光谱信息变量筛选是十分必要的。常用变量筛选方法主要有变量区间选择算法，包括移动窗口偏最小乘法和区间偏最小乘法等无信息变量消除算法遗传算法连续投影算法和竞争性自适应重加权算法等......”。

9、“.....表变量筛选方法的特点光谱信息模型建立建立样品待测指标的数学模型是光谱信息解析过程中关键的步，不同的建模方法会直接影响模型的准确性和稳定性。常用的建模方法主要有多元线性回甜瓜的内部品质将是未来技术发展的必然趋势。目前对于西甜瓜内部品质的无损检测多是针对单指标大多数为影响口感风味的食用指标的定量检测，针对综合指标如成熟度的研究较少。研究西甜瓜内部品质评价指标间的内在联系，提取各指标相对应的变量建立多特征信息融合的西甜瓜内部品质综合评价模型将是今后的研究重点之。尽管国内外部分学者都构建了基于光谱分析的西甜瓜内部品质无损在线检测系统，但目前大多停留在实验室阶段，应用于商业化生产线较少且多为大型装置，不利于加工企论西甜瓜内部品质无损检测与光谱分析的有机结合分析化学论文基于全光谱或单特征和基于特征融合的哈密瓜成熟度判别模型的准确率。结果显示......”。