近红外光谱(NIR)
闲鹤野云
第1楼2013/12/19
你在检测苹果采集光谱时是带皮无损检测还是切块后检测. 选择的位点在哪里,固定么?把数据作些变化处理再建模是否会有改进?
第2楼2013/12/19
你的糖度使用折光仪榨汁测定的还是如何?给大家一些背景,会有助于分析模型预测不好的原因。
武灵
第3楼2013/12/20
还有就是40个苹果的模型容忍度不大,模型太小了,不具有多大变异性,代表性样品太少。
第4楼2013/12/20
R2为负,表明不具有线性相关?
q416876927
第5楼2013/12/20
光谱采集为不去皮采集,采集方法为在苹果赤道处取4个点,然后做平均,糖度仪为手持榨汁糖度仪。
第6楼2013/12/20
我跟你其实有同样的观点,但是也我查阅相关文献,有些人样本也不是很大,大概在50个左右。我最想知道的是,我数据分析时是否有什么操作不当
第7楼2013/12/20
数据分析用的是Unscramble9.7,数据先做20点前后平滑的二阶导处理,然后用PLS进行回归。
athosmi
第8楼2013/12/20
PLS的因子数选的多少?PRESS图是什么样的?还有原始光谱测出来什么样的?信噪比怎么样?
第9楼2013/12/20
是否检验了50个定标样品的代表性?如果包含的范围窄,不就预测能力差了吗
第10楼2013/12/20
不知你用的哪款设备, 如果带皮采集光谱, 光谱信息可能主要是来自果皮,果肉因为果皮的阻挡光线进不去也衍射不出来. 果皮主要是些纤维性的碳水化合物,所谓的糖分很少. 而你的糖度是榨汁后测定,主要是果肉里的成分.用两个可能相关度不大的不同部位建立预测模型,自然相关系数很低,预测结果不好的. 不知能否找到一款相对穿透力强的设备, 让果肉内的信息能被设备尽量多地识别, 选择不同波段的信息再模拟试试看有无改进.
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