基于近红外光谱的山楂SSC动态检测研究
应用近红外漫反射在线检测山楂的维生素C 含量以及有效酸度。山楂在实验平台上以4.2r/min 的速度进行旋转，采用漫反射的方式进行山楂的动态光谱检测。实验采用的山楂样本为120 个，其中80 个为校正集，40 个样本为预测集。最小二乘支持向量机是在经典SVM 基础上改进的，降低了计算复杂性，加快了求解速度。本文利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立山楂的定性检测模型，预测山楂维生素C 含量和有效酸度。Vc 与VA 含量真实值与预测值的相关系数分别为0.8938 和0.9352，Vc 与VA 预测标准差分别为2.241 和0.1069，研究表明，LS-SVM模型预测性能较好，山楂的Vc 含量以及酸度在线检测具有可行性。
近红外光谱 动态检测 山楂 维生素C LS-SVM模型
赵艳茹 张淑娟 余克强
山西农业大学工学院,山西太谷 030801
国内会议
重庆
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2011-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）