上海騰拔bv伟德体育游戏用於測定藍莓的硬度

東(dong) 北林業(ye) 大學研究人員在國內(nei) 期刊《光譜學與(yu) 光譜分析》發表了題為(wei) "基於(yu) 可見－近紅外光譜和深度森林的藍莓成熟度判別"的研究論文。在該論文中，研究人員使用上海騰拔Universal TAbv伟德体育游戏測定了藍莓的硬度。

摘　要　為(wei) 快速準確對藍莓果實成熟程度進行分類，采用近紅外光譜檢測技術和深度森林算法，建立了藍莓成熟度的判別模型。采用ＬａｂＳｐｅｃ　５０００光譜儀(yi) 采集了三種不同成熟程度的藍莓標準樣品，共獲取了１５０組光譜樣本。為(wei) 確定最佳輸入模型特征數目，對原始光譜數據進行ＳａｖｉｔｚｋｙＧｏｌａｙ卷積平滑處理，采用主成分分析將平滑處理後的數據降至４個(ge) 主成分，並采用多項式特征衍生方法對每個(ge) 主成分進行２、３、４、５階的特征衍生，最終在深度森林中確定最佳的特征衍生階數為(wei) ４。為(wei) 檢驗深度森林的成熟度判別效果，將其與(yu) 隨機森林、jiduan梯度提升樹算法（ｘｇｂｏｏｓｔ）及ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型進行了對比，對各模型確定了最佳超參數組合，深度森林和ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型采用了手動調參，隨機森林和ｘｇｂｏｏｓｔ采用了貝葉斯優(you) 化算法進行了超參數尋優(you) 。模型評估指標采用準確率、混淆矩陣、受試者工作特征曲線（ＲＯＣ）、ＡＵＣ度量及抗噪能力。研究結果表明，在測試集上，深度森林和ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型的準確率均為(wei) ９５．５６％，隨機森林和ｘｇｂｏｏｓｔ的準確率為(wei) ９３．３３％；深度森林的ＡＵＣ值為(wei) １，隨機森林、ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型、ｘｇｂｏｏｓｔ的ＡＵＣ值分別為(wei) ０．９９、０．９８、０．９６，深度森林和ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型的抗噪能力優(you) 於(yu) 隨機森林和ｘｇｂｏｏｓｔ。該研究的深度森林模型整體(ti) 上判別效果優(you) 於(yu) 其他三種模型，為(wei) 藍莓成熟程度判別提供了技術支持。

1、硬度測定

將藍莓樣品放置於(yu) 質構儀(yi) 測試平板上，使用圓柱形探頭對單個(ge) 漿果進行全質構分析（ＴＰＡ）測試。測前、測試和測後上行速度均為(wei) １ｍｍ/s，果肉變形３０％，兩(liang) 次壓縮停頓時間均為(wei) ５ｓ，以雙峰曲線中首峰的最大值表示硬度。

參考文獻：王宏恩等：基於(yu) 可見－近紅外光譜和深度森林的藍莓成熟度判別. 光譜學與(yu) 光譜分析, 2024年.