《表1 不同预处理方法下的鸡蛋种类判别的PLS-DA模型Tab.1 PLS-DA model for kind discrimination of egg by dif-ferent pretreat

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《可见/近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类无损判别》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文采用SG卷积平滑、SNV、Area-normalization和Detrend预处理方法对原始光谱进行处理。建立PLS-DA模型，每次建立PLS-DA模型之前，首先确定最佳主成分数，方法如下:设定最大主成分数20、数据归一化、百叶窗交互验证[25-26]，交互验证组数为5，原始光谱的交互验证的错误率随主成分数的变化如图2所示，原则是根据交叉验证中的最小错误率确定最优主成分数。从图2可以看出，随主成分数增加交互验证错误率呈下降趋势，当主成分数为15和16时，对应错误率均为0.104 0，说明第16个主成分对模型稳定性无作用；主成分数为17和18时，错误率增大，说明第17和18主成分影响模型稳定性；虽然主成分数为19时，错误率变为最低（0.095 1），但是仍将15确定为最优主成分数。同样的方法找到不同预处理数据的最佳主成分数并建立PLS-DA模型，结果统计如表1所示。