基于GA的偏最小二乘法在近红外光谱识别苹果表面农药残留量的应用

以喷洒不同体积分数毒死蜱农药的阿克苏红富士苹果为研究对象,探讨基于遗传算法(GA)的偏最小二乘法(PLS)在近红外光谱识别苹果表面农药残留量方面的可行性.首先运用Antaris Ⅱ近红外光谱仪进行原始光谱采集,利用3种预处理方法(MSC、SVN、SD)对原始光谱进行处理,建立PLS全谱模型,然后利用GA提取其原始光谱的特征波长,再用相同的3种光谱预处理方法处理后建立GA-PLS模型,并对两类模型进行比较分析.结果 表明:各GA-PLS模型对训练集样本的拟合准确度得到了一定程度地提高;综合考虑模型的预测能力,经SNV预处理后所建立的模型可被判定为最佳模型;经SD预处理后所建立的模型的准确度和精度均优于在全谱区所建立的PLS模型.因此说明遗传算法可以简化苹果表面农药残留模型的复杂度,提高模型精度及稳定性.可见基于遗传算法的偏最小二乘法在近红外光谱识别苹果表面农药残留量的应用是可行的.