《食品科学》：河南科技大学殷勇教授等：基于Fisher判别分析可分性信息融合的马铃薯VC含量高光谱检测方法

本文研究了基于Fisher判别分析（FDA）可分性信息融合的高光谱检测方法，用于快速检测马铃薯中的VC含量。研究背景是马铃薯中VC含量是品质的重要指标，而高光谱成像技术因其快速和分辨率高的优点被广泛应用于农产品检测。研究目的是通过FDA方法构建检测模型的输入变量，提高马铃薯VC含量检测的准确性。研究结论是，通过MSC-CARS-FDA-BPNN的序贯组合方法，不仅实现了马铃薯中VC含量的快速、准确检测，还实现了马铃薯的种类鉴别。实验结果表明，BPNN模型在预测马铃薯VC含量方面优于PLS模型，且FDA融合后的输入变量显著提高了检测结果的准确性。