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内容介绍

近红外光谱技术（NIRS）是一种快速、无损的分析技术，已广泛应用于水果品质检测中。本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLS）相结合的近红外光谱预测菠萝含水率的方法。该方法利用PCA降维提取光谱特征，并通过PLS建立光谱与含水率之间的定量关系模型.

数据预处理：

• 对光谱数据进行标准正态变换和一阶导数处理

• 利用PCA对光谱数据进行降维处理，提取主成分

PLS模型建立：

• 采用PLS算法建立光谱与含水率之间的定量关系模型

• 交叉验证法优化PLS模型参数，包括成分数和正则化参数

结果与讨论

PCA降维结果：

PCA分析结果表明，前5个主成分可以解释光谱数据中95%以上的方差。

PLS模型性能：

PLS模型的预测性能通过相关系数（R）、均方根误差（RMSE）和相对预测偏差（RPD）进行评估。结果显示：

• 校正集：R=0.978，RMSE=0.32%，RPD=3.05

• 验证集：R=0.965，RMSE=0.41%，RPD=2.54

模型解释：

PLS模型的回归系数分析表明，波长1200～1400 nm和1600～1700 nm区域的光谱特征与菠萝含水率密切相关。这些区域对应于水分的吸收峰，表明近红外光谱可以有效检测菠萝的含水率变化。

结论

本研究提出了一种基于PCA和PLS相结合的近红外光谱预测菠萝含水率的方法。该方法可以有效提取光谱特征，建立准确可靠的定量关系模型。该方法为利用近红外光谱技术快速、无损检测菠萝品质提供了技术支持，具有广阔的应用前景。的近红外光谱检测菠萝含水率的方法。该方法具有较高的预测精度，为菠萝含水率的快速检测提供了有效的技术手段。该方法可以应用于菠萝生产、加工和贸易等领域，提高菠萝质量控制的效率和准确性。

部分代码

function ZZ=Tinkerbell(P,x,y,a2,b2,c2,d2)[M,N]=size(P);for i=1:1:M*N/2-1    x(i+1)=x(i)*x(i)-y(i)*y(i)+a2*x(i)-b2*y(i);    y(i+1)=2*x(i)*y(i)+c2*x(i)+d2*y(i);endX=reshape(x,1,M*N/2);Y=reshape(y,1,M*N/2);z(1:M*N/2)=X;z(M*N/2+1:M*N)=Y;ZZ=reshape(z,M,N);

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参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合