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—— 中国食品杂志社
为有效提高鸡蛋新鲜度检测效率、优化检测模型，本研究结合波长特征选择和特征提取方法各自的优点，对二者进行有效融合共同优化鸡蛋新鲜度检测模型。利用一阶微分对550～950 nm范围内鸡蛋的可见-近红外透射光谱数据进行预处理，考虑到冗余光谱信息对模型精度的影响，使用特征选择方法中的竞争性自适应重加权（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）算法融合非线性特征提取局部切空间排列（local tangent space alignment，LTSA）算法最小化光谱无用信息，建立支持向量机回归（support vector regression，SVR）模型，结果表明单一使用CARS特征波长选择建立模型得到训练集交叉验证相关系数（Rcv）为0.880 5，交叉验证均方根误差（root mean square error of cross validation，RMSECV）为8.59，预测集相关系数（Rp）为0.888 9，预测集均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）为8.42，融合LTSA特征提取方法后得到Rcv为0.896 0，RMSECV为8.04，Rp为0.898 3，RMSEP为8.18，与CARS-SVR模型相比较，融合模型预测精度均有所提高，同时数据维数再次减少14 个，进一步简化了预测模型。研究表明，将特征选择与特征提取二者融合共同应用于鸡蛋可见-近红外光谱数据，不仅提升了光谱检测效率，而且提高了鸡蛋新鲜度预测模型精度，可为鸡蛋新鲜度光谱检测模型优化提供参考依据。
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