Determination of wheat moisture using terahertz spectroscopy combined with the tabu search algorithm

校准 偏最小二乘回归 水分 相关系数 均方误差 光谱学 化学计量学 数学 决定系数 太赫兹光谱与技术 分析化学(期刊) 太赫兹时域光谱学 太赫兹辐射 算法 化学 材料科学 统计 物理 色谱法 量子力学 有机化学 光电子学
作者
Yin Shen,Chunjiang Zhao,Bin Li,Guanglin Li,Yanxin Yin,Binshuang Pang
出处
期刊:Analytical Methods [Royal Society of Chemistry]
被引量:3
标识
DOI:10.1039/d1ay00812a
摘要

The detection of the wheat moisture content plays a key role in grain storage and classification. Harvested wheat grains were taken as samples in the current research. A total of 240 reaped wheat samples with different moisture contents were tested by applying terahertz (THz) spectroscopy. The frequency domain spectra and absorption coefficient spectra of wheat were obtained in the band of 0.1-1.2 THz, and the spectra were pretreated by mean centering, Savitzky-Golay (S-G), Multiplicative Scatter Correction (MSC) and Stand Normal Variate (SNV), respectively. Then a special algorithm of Tabu Search (TS) was used to find out the effective variables and remove the useless variables from the terahertz spectrum of the sample. Finally, the partial least squares (PLS) of chemometrics were used for quantitative model building and prediction. The correlation coefficient of calibration (Rc) is 0.9522. The root mean square error of calibration (RMSEC) is 0.4730. The correlation coefficient of prediction (Rp) is 0.9531. The root mean square error of prediction (RMSEP) is 0.5396. The results demonstrated that an accurate quantitative analysis of moisture in wheat samples could be achieved by terahertz time-domain spectroscopy combined with the TS algorithm. In addition, the results show that the model S-G + MSC + TS + PLS can effectively predict wheat moisture, and provide a rapid quantitative detection and analysis method for the detection of wheat moisture.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
赘婿应助大橙子采纳,获得10
2秒前
sfsfes应助ABC采纳,获得10
2秒前
SciGPT应助强公子采纳,获得10
2秒前
RXY完成签到,获得积分10
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
明明完成签到,获得积分10
6秒前
求知的周完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
柒柒球完成签到,获得积分10
7秒前
赵田完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
长安完成签到,获得积分10
12秒前
大橙子发布了新的文献求助10
13秒前
在水一方应助Herisland采纳,获得10
15秒前
笨笨小刺猬完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
科研小达人完成签到,获得积分10
20秒前
追寻凌青完成签到,获得积分10
22秒前
渡劫完成签到,获得积分10
23秒前
丫丫完成签到 ,获得积分10
23秒前
lxy发布了新的文献求助10
24秒前
bono完成签到 ,获得积分10
27秒前
DentistRui完成签到,获得积分10
27秒前
29秒前
laber应助忧伤的步美采纳,获得50
32秒前
淡淡月饼发布了新的文献求助20
33秒前
茶茶应助虞无声采纳,获得50
33秒前
大橙子发布了新的文献求助10
35秒前
wangnn完成签到,获得积分10
36秒前
xzz完成签到,获得积分10
38秒前
阿绿发布了新的文献求助10
42秒前
43秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
43秒前
manman完成签到 ,获得积分20
46秒前
太清完成签到,获得积分10
50秒前
山雀完成签到,获得积分10
52秒前
伊一完成签到,获得积分10
54秒前
哭泣笑柳发布了新的文献求助10
1分钟前
琳琅发布了新的文献求助10
1分钟前
xue完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022