摘要
ポータブル近赤外分光計によるタバコ葉中のニコチン含有量検出の精度向上のために、本論文では最適化された定量検出方法を提案する。まず、ポータブル近赤外分光計を用いてタバコ葉のスペクトルデータを収集し、一階微分前処理を行う。次に、非パラメトリック検定の最大情報探索法により非線形波長係数を抽出し、線形回帰手法で線形波長決定係数を抽出する。その後、相関係数の境界決定閾値と組み合わせ、多層パーセプトロンアルゴリズムを用いて波長の組み合わせを線形帯域と非線形帯域に分類し、それぞれ予測モデルを構築する。最後に、各帯域の予測結果を異なる重み係数で組み合わせ、従来の全波長帯の偏最小二乗法によるモデリング結果と比較・分析する。結果は、組み合わせ帯域に基づくモデルの相関係数が6.57%向上し、平均絶対誤差が26.05%低減、平均相対誤差が28.11%低減したことを示している。本手法はモデルの予測精度を大幅に向上させ、ポータブル近赤外分光計によるタバコ葉中ニコチン含有量の迅速かつ正確で非破壊的な検出の実用的ニーズを満たす。
关键词
ポータブル近赤外分光計; ニコチン含有量; 非パラメトリック検定; 線形回帰; 多層パーセプトロン