榴莲的地理原产地分类 (cv. Monthong) 使用近红外扩散反射光谱学
Kingdow Chanachot1, Wanphut Saechua1, Jetsada Posom2
1Department of Agricultural Engineering, School of Engineering, King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang, Bangkok 10520, Thailand.
近红外 (NIR) 光谱学准确地分类了Monthong榴的地理来源. 这种快速,非破坏性的方法使用光谱数据来识别地理标识 (GI) 和地区,有助于果实认证.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 杜兰花 (cv.杜兰花) 是一种 认证对于质量控制至关重要.
- 地理标识 (GI) 和区域原产地影响榴价值.
- 寻求非破坏性方法来快速分析水果.
研究的目的:
- 通过近红外 (NIR) 光谱学对Monthong榴的地理来源进行分类.
- 为了评估不同水果部分和数据预处理技术 (SMOTE) 的有效性,用于分类.
- 开发和优化使用各种算法和特征选择 (GA) 的分类模型.
主要方法:
- 使用FT-NIR光谱 (12,5004000厘米−1) 分析了Monthong榴的样本.
- 研究了不同水果部分 (皮,茎) 的NIR光谱.
- 合成少数群体过量采样技术 (SMOTE) 和遗传算法 (GA) 用于数据平衡和特征选择.
- 用MATLAB的分类学习器应用程序与神经网络和集体分类器等算法构建分类模型.
主要成果:
- 使用SMOTE处理的完整皮肤谱的神经网络模型实现了GI分类的95.60%准确性.
- 在GI分类模型中,测试组准确度为94.70%.
- 使用SMOTE处理完整的皮和干光谱的整体分类器模型实现了88.00%的交叉验证准确度,用于区域分类 (东部,东北,南部).
结论:
- 尼尔光谱是一种可行的快速和非破坏性的技术,用于准确地确定榴的地理位置.
- 开发的模型显示了根据地理标志和更广泛的地区对榴莲进行分类的潜力.
- 对于精确的地理选,可能需要进一步完善区域分类模型.
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