【摘 要】
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目的 为实现对不同成熟度的苹果可溶性固形物的预测,建立普适性强的混合分析模型.方法 选取甘肃静宁241个不同成熟度的苹果作为研究对象,利用近红外光谱采集系统获取苹果漫反
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,杨凌,712100西北农林科技大学机械与电子工程学院,杨凌712100;农业部农村农业物联网重点实验室,杨凌712100;
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目的 为实现对不同成熟度的苹果可溶性固形物的预测,建立普适性强的混合分析模型.方法 选取甘肃静宁241个不同成熟度的苹果作为研究对象,利用近红外光谱采集系统获取苹果漫反射光谱信息,并对苹果可溶性固形物含量进行测定.利用S-G卷积平滑、多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)、以及标准正态变量变换(standard normal variable transformation,SNV)等预处理方法结合竞争自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、随机蛙跳(random frog,RF)算法提取苹果可溶性固形物的特征变量,然后利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法建立分析模型.结果 对比发现,采用RF选取的特征波长变量数更少且预测精度优于CARS,原始波长点由125 1个减少到55个,MSC-RF-PLSR建立的模型预测结果最好,其预测相关系数r和预测均方根误差分别为0.906和0.744.结论 采用近红外光谱方法构建的苹果可溶性同形物混合分析模型可以实现对苹果不同成熟度的预测,为建立适用于不同成熟度苹果的可溶性固形物便携设备提供理论依据.
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