摘要:為提高近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)草莓堅(jiān)實(shí)度模型的精度和魯棒性,研究了一種基于模擬退火算法的波長(zhǎng)優(yōu)選方法,,并找到一種與該算法配套的光譜預(yù)處理方法,。利用光譜儀和物性儀分別采集草莓樣品近紅外漫反射光譜和堅(jiān)實(shí)度數(shù)據(jù),,并采用標(biāo)準(zhǔn)正交變換,、多元散射校正,、一階導(dǎo)數(shù),、二階導(dǎo)數(shù)等方法對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理,;最后,利用模擬退火算法優(yōu)選與草莓堅(jiān)實(shí)度高度相關(guān)的波數(shù)點(diǎn)變量,,結(jié)合偏最小二乘法建立草莓堅(jiān)實(shí)度預(yù)測(cè)模型,。結(jié)果表明:經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)正交變換預(yù)處理后,,采用模擬退火算法優(yōu)選出24個(gè)波數(shù)點(diǎn),在主成分?jǐn)?shù)為5時(shí),,建立的偏最小二乘模型具有最佳預(yù)測(cè)效果,,模型校正集樣本相關(guān)系數(shù)rc為0.9342,校正均方根誤差為0.665N/cm2,;預(yù)測(cè)樣本相關(guān)系數(shù)rp為0.9197,,預(yù)測(cè)均方根誤差為0.673N/cm2。研究表明:模擬退火算法可以提高近紅外模型預(yù)測(cè)草莓堅(jiān)實(shí)度的精度和魯棒性,,并降低預(yù)測(cè)模型復(fù)雜度,。