東北林(lin)業(yè)大學(xué)研(yan)究人員(yuan)在國(guó)(guo)內(nèi)期刊《光譜(pu)學(xué)與光譜分(fen)析》發(fā)表了(le)題為(wei)"基于(yu)可見－近紅外(wai)光譜和深度森(sen)林的藍(lán)莓成熟(shu)度判別"的(de)研究論(lun)文。在該論文(wen)中，研究(jiu)人員(yuan)使用(yong)上海騰拔Universal TA國(guó)(guo)產(chǎn)質(zhì)構(gòu)儀(yi)測(cè)定了藍(lán)莓(mei)的硬度。

摘　要　為快(kuai)速準(zhǔn)(zhun)確對(duì)藍(lán)莓(mei)果實(shí)成熟(shu)程度(du)進(jìn)行分類，采用(yong)近紅外光譜檢(jian)測(cè)技(ji)術(shù)和深度森(sen)林算法，建立(li)了藍(lán)(lan)莓成熟度的(de)判別(bie)模型(xing)。采用ＬａｂＳｐｅｃ?。担埃埃肮庾V儀(yi)采集了三(san)種不同成熟(shu)程度的藍(lán)莓(mei)標(biāo)準(zhǔn)樣品(pin)，共獲取(qu)了１５０組光(guang)譜樣(yang)本。為確定最佳(jia)輸入模(mo)型特征數(shù)目(mu)，對(duì)原始光譜(pu)數(shù)據(jù)(ju)進(jìn)行ＳａｖｉｔｚｋｙＧｏｌａｙ卷(juan)積平滑處理(li)，采用主成(cheng)分分析將平滑(hua)處理后的(de)數(shù)據(jù)降至４個(gè)主(zhu)成分，并采用多(duo)項(xiàng)式特征衍(yan)生方(fang)法對(duì)每個(gè)(ge)主成分進(jìn)行２、３、４、５階(jie)的特(te)征衍生，最終(zhong)在深(shen)度森林(lin)中確定最佳的(de)特征(zheng)衍生階數(shù)為４。為(wei)檢驗(yàn)深度森(sen)林的(de)成熟度(du)判別效果，將其(qi)與隨機(jī)(ji)森林(lin)、jiduan梯度提升(sheng)樹算法(fa)（ｘｇｂｏｏｓｔ）及ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型(xing)進(jìn)行了對(duì)比(bi)，對(duì)各模型確定(ding)了最(zui)佳超(chao)參數(shù)組(zu)合，深度森林和(he)ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型采(cai)用了手動(dòng)調(diào)參(can)，隨機(jī)森林和ｘｇｂｏｏｓｔ采(cai)用了貝葉(ye)斯優(yōu)(you)化算法進(jìn)行(xing)了超(chao)參數(shù)尋優(yōu)。模(mo)型評(píng)(ping)估指(zhi)標(biāo)采(cai)用準(zhǔn)確率、混淆(xiao)矩陣、受試(shi)者工作特(te)征曲線(xian)（ＲＯＣ）、ＡＵＣ度量及抗噪能(neng)力。研究結(jié)果表(biao)明，在(zai)測(cè)試(shi)集上(shang)，深度森林(lin)和ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型的(de)準(zhǔn)確率均(jun)為９５．５６％，隨機(jī)森林和(he)ｘｇｂｏｏｓｔ的準(zhǔn)確率為９３．３３％；深(shen)度森林(lin)的ＡＵＣ值為１，隨(sui)機(jī)森林、ｓｔａｃｋｉｎｇ融合(he)模型、ｘｇｂｏｏｓｔ的ＡＵＣ值分(fen)別為０．９９、０．９８、０．９６，深度森林(lin)和ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模(mo)型的抗噪(zao)能力優(yōu)(you)于隨機(jī)森(sen)林和ｘｇｂｏｏｓｔ。該研(yan)究的深度森林(lin)模型整體(ti)上判別(bie)效果優(yōu)于其他(ta)三種模型，為(wei)藍(lán)莓(mei)成熟程度判別(bie)提供(gong)了技(ji)術(shù)支持(chi)。

1、硬度(du)測(cè)定

將藍(lán)(lan)莓樣品放置(zhi)于質(zhì)構(gòu)儀測(cè)(ce)試平板上，使用(yong)圓柱形(xing)探頭對(duì)(dui)單個(gè)(ge)漿果進(jìn)行全質(zhì)(zhi)構(gòu)分析（ＴＰＡ）測(cè)(ce)試。測(cè)(ce)前、測(cè)試(shi)和測(cè)后(hou)上行速(su)度均為(wei)１ｍｍ/s，果肉(rou)變形３０％，兩次(ci)壓縮停頓時(shí)間(jian)均為５ｓ，以雙峰曲(qu)線中首峰的(de)最大值表示硬(ying)度。

參考文獻(xiàn)：王(wang)宏恩等：基于可(ke)見－近(jin)紅外光譜和(he)深度(du)森林的(de)藍(lán)莓成熟(shu)度判別. 光譜學(xué)與(yu)光譜分(fen)析, 2024年.