基于近红外光谱的果蔬脆片品质评价方法研究

本文选取苹果脆片为研究对象,结合最新果蔬脆片研究成果和支持向量机机器学习方法,以苹果脆片近红外光谱吸收值数据样本为基础,根据不同苹果样本、不同时序的红外光谱吸收值数据特征信息,产生不同的映射关系,将红外光谱吸收值映射到对应样本在对应时刻的各项品质指标（如水分含量）,然后利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）方法对近红外光谱吸收值的数据样本进行训练,通过调整模型参数来体现不同苹果个体间的生理差异,以取得更接近于实际情况的品质指标预测效果。模拟仿真实验表明该模型的平均相关系数（R2）达到93.81%,均方误差（MSE）为0.0057。该研究可为果蔬脆片的评价体系提供新的参考方法。