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—— 中国食品杂志社
为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性，提出一种基于Fisher判别分析（Fisher discriminant analysis，FDA）可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先，利用高光谱成像技术采集200 个马铃薯的高光谱信息，通过对比6 种预处理方法和原始数据的建模结果，确定多元散射校正为光谱数据的预处理方法；其次，采用竞争性自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）、连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）及CARS-SPA组合算法3 种方法提取相应特征波长，通过对比分析最终确定34 个有效特征波长；然后，将有效特征波长进行FDA可分性数据融合，根据融合的新变量对样本间差异性判别能力的大小进行筛选，确定构建检测模型的输入变量；最后，分别对FDA融合前后筛选的变量建立偏最小二乘模型和反向传播神经网络（back propagation neural network，BPNN）模型，并对检测结果进行对比分析。结果表明，将CARS算法提取的34 个特征波长进行FDA融合，采用前3 个融合变量作为构建检测模型的输入变量时，其所建BPNN模型的相关系数由0.972 6提高至0.999 0，均方根误差由0.772 3降低至0.172 7，不仅能够极大地降低数据分析维度，而且能够提高检测结果的准确性。因此，基于FDA可分性数据融合构建检测模型输入变量可以提高马铃薯VC含量检测结果的准确性。
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