基于CARS-SPA的苹果可溶性固形物可见/近红外光谱在线检测

被引：5

作者：

许文丽 ^{[1
]}

药林桃 ^{[2
]}

孙通 ^{[1
]}

胡田 ^{[1
]}

胡涛 ^{[1
]}

刘木华 ^{[1
]}

机构：

[1] 江西农业大学生物光电技术及应用重点实验室

[2] 江西省农业科学院农业工程研究所

来源：

食品工业科技 | 2014年 / 35卷 / 22期

关键词：

可见/近红外光谱; 苹果; CARS-SPA; PLS; 可溶性固形物;

D O I：

10.13386/j.issn1002-0306.2014.22.004

中图分类号：

O657.3 [光化学分析法（光谱分析法）]; TS255.7 [果蔬加工品标准与检验];

学科分类号：

070302 ; 081704 ; 083203 ;

摘要：

采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)联合连续投影算法(SPA)方法筛选苹果可见/近红外光谱的特征变量,继而联合多种不同建模方法建立苹果可溶性固形物(SSC)预测模型,并对预测模型进行对比研究。研究结果显示,采用CARS-SPA联合筛选出的31个变量,通过采用PLS建立苹果SSC的可见/近红外光谱在线检测模型性能最稳定,其变量数仅为原始光谱的1.69%,预测集的相关系数和均方根误差分别为0.936和0.351%。研究表明采用CARS-SPA能有效提取苹果SSC的光谱特征变量,能有效简化模型并提高模型精度。

引用

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共 15 条

[1] 小型西瓜品质近红外无损检测的光谱信息采集 [J].