基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究 | |
其他题名 | High -Efficient and Accurate Testing of Egg Freshness Based on IPLS-XGBoost Algorithm and VIS-NIR Spectrum |
张美志1; 张宁1,2; 乔聪1; 许黄蓉2; 高博2; 孟庆扬2; 鱼卫星2 | |
作者部门 | 光谱成像技术研究室 |
2023-06 | |
发表期刊 | 光谱学与光谱分析 |
ISSN | 1000-0593 |
卷号 | 43期号:6页码:1711-1718 |
产权排序 | 2 |
摘要 | 针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题,提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究,以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本,并分别划分为训练集和测试集,采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。具体地,首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱,将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、偏最小二乘(partial least squares, PLS)、支持向量机(support vector machine, SVM)、多层感知机(muhi-layer perception, MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型,并对比各模型性能指标。分析结果发现,经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标准正态变量(standardized normal variate, SNV)预处理后的PLS、 MLP模型具有较好的训练结果。为进一步提高模型精度和运算效率,提出利用区间偏最小二乘法(interval partial least squares, IPLS)对SG-1st-Der和SNV预处理后的光谱数据首先进行降维,然后再分别建立基于RF、 SVM、 XGBoost、 PLS及MLP等算法的预估模型,最后通过测试集对模型进行验证。结果发现原始光谱数据经SG-1st-Der预处理后所建立的IPLS-XGBoost分类模型性能最优,在不同储藏条件下测试集的F-measure分别为92.33%和90%, Accuracy分别达到94.44%和91.67%,而程序运行时间均不超过0.6 s。表明,可见-近红外光谱结合IPLS-XGBoost分类算法可应用于鸡蛋新鲜度评估,该方法在模型分类性能、准确度评估、运行速度等方面比传统方法更具优越性。 |
关键词 | 可见/近红外光谱技术 XGBoost算法 区间偏最小二乘法 鸡蛋新鲜度 |
DOI | 10.3964/j.issn.1000-0593(2023)06-1711-08 |
收录类别 | SCI ; CSCD |
语种 | 中文 |
WOS记录号 | WOS:001027841600007 |
CSCD记录号 | CSCD:7492931 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/96733 |
专题 | 光谱成像技术研究室 |
通讯作者 | 鱼卫星 |
作者单位 | 1.西安邮电大学电子工程学院 2.中国科学院西安光学精密机械研究所中国科学院光谱成像技术重点实验室 |
通讯作者单位 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 张美志,张宁,乔聪,等. 基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究[J]. 光谱学与光谱分析,2023,43(6):1711-1718. |
APA | 张美志.,张宁.,乔聪.,许黄蓉.,高博.,...&鱼卫星.(2023).基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究.光谱学与光谱分析,43(6),1711-1718. |
MLA | 张美志,et al."基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究".光谱学与光谱分析 43.6(2023):1711-1718. |
条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
基于IPLS-XGBoos...新鲜度高(757KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 限制开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 |
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