東北林業(yè)大學(xue)研究人員(yuan)在國內(nèi)期刊《光(guang)譜學與光譜分(fen)析》發(fā)表了(le)題為"基于可見(jian)－近紅外光譜和(he)深度(du)森林的藍莓(mei)成熟度判別(bie)"的研究論(lun)文。在該論(lun)文中，研究(jiu)人員使用上(shang)海騰拔Universal TA國(guo)產(chǎn)質(zhì)構(gou)儀測定了藍(lan)莓的硬(ying)度。

摘　要　為快速準確對(dui)藍莓果實成(cheng)熟程(cheng)度進(jin)行分類，采用近(jin)紅外光(guang)譜檢測(ce)技術(shu)和深度森林(lin)算法(fa)，建立了藍(lan)莓成(cheng)熟度的判別模(mo)型。采(cai)用ＬａｂＳｐｅｃ?。担埃埃肮庾V(pu)儀采集了三種(zhong)不同成熟程度(du)的藍莓標準樣(yang)品，共(gong)獲取了(le)１５０組光(guang)譜樣本。為確定(ding)最佳(jia)輸入模(mo)型特征(zheng)數(shù)目，對(dui)原始光譜(pu)數(shù)據(jù)進行(xing)ＳａｖｉｔｚｋｙＧｏｌａｙ卷積平滑(hua)處理，采(cai)用主(zhu)成分(fen)分析(xi)將平滑處(chu)理后的數(shù)據(jù)(ju)降至４個主(zhu)成分(fen)，并采用多項式(shi)特征衍生方(fang)法對每個主成(cheng)分進行(xing)２、３、４、５階的(de)特征衍(yan)生，最終在深度(du)森林中(zhong)確定最佳的(de)特征衍生階數(shù)(shu)為４。為檢驗深(shen)度森林的成(cheng)熟度判別效(xiao)果，將(jiang)其與隨機(ji)森林(lin)、jiduan梯度提(ti)升樹算法（ｘｇｂｏｏｓｔ）及ｓｔａｃｋｉｎｇ融(rong)合模型(xing)進行(xing)了對比，對(dui)各模(mo)型確定了最(zui)佳超參(can)數(shù)組合，深度(du)森林和(he)ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型采用(yong)了手動調(diào)參，隨(sui)機森林和ｘｇｂｏｏｓｔ采用(yong)了貝葉斯優(yōu)(you)化算法進行(xing)了超(chao)參數(shù)(shu)尋優(yōu)。模型(xing)評估指標(biao)采用準確(que)率、混淆矩(ju)陣、受試者(zhe)工作特(te)征曲線(xian)（ＲＯＣ）、ＡＵＣ度量及抗噪能(neng)力。研究結果(guo)表明，在測試集(ji)上，深度森(sen)林和ｓｔａｃｋｉｎｇ融合(he)模型的準確率(lv)均為９５．５６％，隨(sui)機森林和ｘｇｂｏｏｓｔ的(de)準確率為(wei)９３．３３％；深度森(sen)林的(de)ＡＵＣ值為１，隨機森(sen)林、ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型、ｘｇｂｏｏｓｔ的(de)ＡＵＣ值分別為０．９９、０．９８、０．９６，深度(du)森林和ｓｔａｃｋｉｎｇ融合(he)模型的抗(kang)噪能力優(yōu)于(yu)隨機(ji)森林和ｘｇｂｏｏｓｔ。該(gai)研究的深(shen)度森林模型整(zheng)體上判(pan)別效果優(yōu)(you)于其他三(san)種模型，為(wei)藍莓成熟(shu)程度判別(bie)提供(gong)了技術(shu)支持。

1、硬度(du)測定

將藍莓樣(yang)品放置于質(zhì)構(gou)儀測(ce)試平板上，使用(yong)圓柱形探頭對(dui)單個(ge)漿果進行全(quan)質(zhì)構(gou)分析（ＴＰＡ）測試。測(ce)前、測試和測后(hou)上行(xing)速度(du)均為１ｍｍ/s，果(guo)肉變形３０％，兩次壓(ya)縮停頓(dun)時間均為５ｓ，以雙(shuang)峰曲(qu)線中首(shou)峰的最大值表(biao)示硬度。

參考文獻(xian)：王宏恩等(deng)：基于可見－近紅(hong)外光譜和(he)深度森林的藍(lan)莓成熟度(du)判別. 光譜學與光(guang)譜分析, 2024年.