東北(bei)林業(yè)大學(xué)研(yan)究人(ren)員在國(guó)內(nèi)期刊(kan)《光譜(pu)學(xué)與光譜分(fen)析》發(fā)表(biao)了題(ti)為"基(ji)于可(ke)見－近紅(hong)外光譜和深(shen)度森林(lin)的藍(lán)莓成熟(shu)度判別"的研(yan)究論文。在該論文中(zhong)，研究人員使用(yong)上海騰拔Universal TA國(guó)產(chǎn)(chan)質(zhì)構(gòu)儀(yi)測(cè)定了藍(lán)莓(mei)的硬(ying)度。

摘　要　為快(kuai)速準(zhǔn)確對(duì)(dui)藍(lán)莓果實(shí)成熟(shu)程度進(jìn)行分類(lei)，采用(yong)近紅外光(guang)譜檢測(cè)(ce)技術(shù)和深(shen)度森林(lin)算法，建立了(le)藍(lán)莓成熟度(du)的判別模型(xing)。采用ＬａｂＳｐｅｃ?。担埃埃肮庾V儀(yi)采集了三種不(bu)同成熟(shu)程度的(de)藍(lán)莓標(biāo)準(zhǔn)樣品(pin)，共獲(huo)取了１５０組(zu)光譜(pu)樣本。為確(que)定最佳(jia)輸入模型特征(zheng)數(shù)目，對(duì)原始光(guang)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行ＳａｖｉｔｚｋｙＧｏｌａｙ卷(juan)積平滑處理，采(cai)用主成分分(fen)析將平滑(hua)處理后(hou)的數(shù)據(jù)(ju)降至(zhi)４個(gè)主成分，并(bing)采用多項(xiàng)式特(te)征衍生(sheng)方法(fa)對(duì)每個(gè)主(zhu)成分進(jìn)行２、３、４、５階的(de)特征衍生(sheng)，最終在深(shen)度森林中確(que)定最(zui)佳的特征衍生(sheng)階數(shù)為４。為檢(jian)驗(yàn)深(shen)度森(sen)林的成熟度判(pan)別效果，將其(qi)與隨機(jī)(ji)森林、jiduan梯(ti)度提(ti)升樹算法(fa)（ｘｇｂｏｏｓｔ）及ｓｔａｃｋｉｎｇ融合(he)模型進(jìn)行(xing)了對(duì)比，對(duì)各模(mo)型確定了最(zui)佳超參數(shù)組(zu)合，深(shen)度森林和ｓｔａｃｋｉｎｇ融合(he)模型采(cai)用了手動(dòng)調(diào)(diao)參，隨機(jī)森(sen)林和ｘｇｂｏｏｓｔ采(cai)用了貝葉斯優(yōu)(you)化算法進(jìn)行了(le)超參(can)數(shù)尋優(yōu)。模(mo)型評(píng)(ping)估指標(biāo)采(cai)用準(zhǔn)確率、混(hun)淆矩陣、受試者(zhe)工作特(te)征曲線（ＲＯＣ）、ＡＵＣ度量及(ji)抗噪能力。研(yan)究結(jié)果表明，在(zai)測(cè)試集(ji)上，深度森林(lin)和ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型(xing)的準(zhǔn)確(que)率均(jun)為９５．５６％，隨機(jī)森林(lin)和ｘｇｂｏｏｓｔ的準(zhǔn)確(que)率為９３．３３％；深度森林(lin)的ＡＵＣ值為１，隨機(jī)(ji)森林、ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型(xing)、ｘｇｂｏｏｓｔ的ＡＵＣ值(zhi)分別為(wei)０．９９、０．９８、０．９６，深度森林和ｓｔａｃｋｉｎｇ融(rong)合模型(xing)的抗噪能(neng)力優(yōu)于隨機(jī)(ji)森林和ｘｇｂｏｏｓｔ。該研究(jiu)的深(shen)度森林模(mo)型整體上判別(bie)效果(guo)優(yōu)于其(qi)他三種模型，為(wei)藍(lán)莓成熟(shu)程度判別(bie)提供了技術(shù)支(zhi)持。

1、硬度測(cè)定

將藍(lán)莓(mei)樣品放置于(yu)質(zhì)構(gòu)儀測(cè)試平(ping)板上(shang)，使用(yong)圓柱形(xing)探頭對(duì)單個(gè)(ge)漿果進(jìn)(jin)行全質(zhì)構(gòu)(gou)分析（ＴＰＡ）測(cè)試(shi)。測(cè)前(qian)、測(cè)試和測(cè)(ce)后上行速度(du)均為１ｍｍ/s，果肉變(bian)形３０％，兩次壓(ya)縮停頓(dun)時(shí)間(jian)均為５ｓ，以雙(shuang)峰曲線中(zhong)首峰的最大值(zhi)表示硬度(du)。

參考文獻(xiàn)：王(wang)宏恩等(deng)：基于(yu)可見(jian)－近紅外(wai)光譜和深度森(sen)林的藍(lán)莓(mei)成熟度判別. 光譜學(xué)(xue)與光(guang)譜分(fen)析, 2024年(nian).