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作者：高源;何志霞;杨博涵;李伟波;李爽;彭哲睿;乔之怡;
单位：天津市水产生态及养殖重点实验室;天津市农业生态环境监测与农产品质量检测中心;
摘要：试验旨在对饲料表面高光谱反射率与锌元素含量的关系进行模型分析，以建立1种基于高光谱技术的饲料锌元素快速检测方法。采用原子吸收光谱法检测了110份饲料样本的锌元素含量，采集样本的高光谱特征数据（建模集样本88个，验证集样本22个）。采用一阶导数（FD）、二阶导数、多元散射校正、标准正态变量变换及其组合方法分别对光谱数据进行预处理，利用卷积神经网络（CNN）和偏最小二乘法（PLSR）建立识别模型，并进行验证分析。结果显示，FD预处理的测试集拟合精度最佳，可用于定性评估预测。CNN模型和PLSR模型预测结果较为理想，锌含量验证集的决定系数（分别为0.98和0.80，均方根误差分别为0.04和0.06。研究表明，通过采集饲料表面高光谱反射率并利用CNN、PLSR模型反演后，可较为准确、快速地完成饲料锌含量的检测。
关键词：高光谱技术;;饲料;;锌元素含量;;快速检测
基金资助：天津市科学技术委员会重大项目（项目编号：18ZXSZSF00080）
