【摘 要】
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[目的]基于近红外光谱技术的红枣水分无损检测,为红枣水分含量模型建立提供科学依据.[方法]以塔里木大学园艺试验站红枣资源圃中的脆熟期馒馒枣和保德油枣的果实为试材,采用传统烘干法测定枣果实水分含量,并通过近红外光谱分析仪进行枣水分无损检测.对2个品种样本光谱进行样本集划分并使用预处理的方法Savitzky-Golay平滑法和偏最小二乘回归分析法(PLS).[结果]建立了含水量定量检测分析模型.共获得212个样本,馒馒枣和保德油枣分别为100和112个,2个品种随机校正模型为75和84个,验证模型分别为25和
【机 构】
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南疆特色果树高效优质栽培与深加工技术国家地方联合工程实验室/新疆生产建设兵团南疆特色果树生产工程实验室/塔里木大学植物科学学院/新疆生产建设兵团塔里木盆地生物资源保护利用重点实验室,新疆阿拉尔 843
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[目的]基于近红外光谱技术的红枣水分无损检测,为红枣水分含量模型建立提供科学依据.[方法]以塔里木大学园艺试验站红枣资源圃中的脆熟期馒馒枣和保德油枣的果实为试材,采用传统烘干法测定枣果实水分含量,并通过近红外光谱分析仪进行枣水分无损检测.对2个品种样本光谱进行样本集划分并使用预处理的方法Savitzky-Golay平滑法和偏最小二乘回归分析法(PLS).[结果]建立了含水量定量检测分析模型.共获得212个样本,馒馒枣和保德油枣分别为100和112个,2个品种随机校正模型为75和84个,验证模型分别为25和28个,用外部证实法建立样品校正模型和验证模型.建立光谱模型将试验组分别分为红枣含水量校正模型和验证模型.所建2种红枣水分检测模型中SEC(校正集标准偏差)值分别为1.01％和1.29％;SEP(预测标准偏差)值为1.65％和1.41％,2种红枣的校正集与验证集交互相关系数分别为0.878和0.883.[结论]以S-G平滑法对光谱数据预处理,以偏最小二乘进行回归分析(PLS).建立含水量定量检测分析模型对红枣进行水分检测,水分真实值和预测值的交互相关系数均高于0.850.2个品种校正模型和验证模型差异较小均在0.5％左右,建立了红枣近红外光谱和水分含量之间的对应关系.
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