梨可溶性固形物近红外光谱的波长优选研究
为实现在便携式水果无损检测仪中用较少的波长数建立模型,以准确预测未知梨样品的可溶性固形物含量(SSC).用近红外光谱仪采集光谱,同时利用阿贝折射仪在相应部位测量SSC,比较一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)等9种预处理方法进行PLS 建模的效果,确定最佳预处理方法,再用相关系数法、无信息变量消除法(UVE)优选波长,偏最小二乘法(PLS)建立梨SSC的定标模型,并与逐步回归法(SWR)建立的模型进行比较,根据各个模型的校正集和预测集的相关系数(r)和交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)评价定标模型的精度和稳定性.结果表明:经过SNV预处理后的建模效果最好,校正集和预测集的相关系数r分别为0.8908和0.8689,RMSECV 和RMSEP分别为0.5925和0.6308;相较于这两种波长优选法,SWR方法不仅优选的波长数最少,而且所建模型的预测效果最好,校正集和预测集的相关系数分别为0.9037和0.8610,RMSEC和RMSEP分别为0.5583和0.6362,所选波长数为11,提示用较少的波长数建立模型是可行的.
梨 可溶性固形物 近红外光谱仪 模型构建
秦善知 颜辉 陆道礼 陈斌
江苏大学食品与生物工程学院,江苏镇江 212013 江苏科技大学生物与环境工程学院,江苏镇江 212018
国内会议
浙江镇江
中文
86-99
2013-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）