【摘 要】
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哈密大枣是新疆特色干果,个大肉厚,外观紫红有光泽,食之有药香,是上等的滋补食品和药用食品。水分含量作为干制哈密大枣重要品质参数之一,干制过程中若含水量过少,会使硬度增加,口感变差;若水分含量过高,会使细菌容易繁殖,在贮藏和运输过程中易腐烂变质。目前对哈密大枣水分含量的检测还采用传统破坏性检测方法,其效率低、耗时长,不适于大规模的生产需要;针对这些问题,本文以干制哈密大枣为研究对象,搭建适用于干制哈
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哈密大枣是新疆特色干果,个大肉厚,外观紫红有光泽,食之有药香,是上等的滋补食品和药用食品。水分含量作为干制哈密大枣重要品质参数之一,干制过程中若含水量过少,会使硬度增加,口感变差;若水分含量过高,会使细菌容易繁殖,在贮藏和运输过程中易腐烂变质。目前对哈密大枣水分含量的检测还采用传统破坏性检测方法,其效率低、耗时长,不适于大规模的生产需要;针对这些问题,本文以干制哈密大枣为研究对象,搭建适用于干制哈密大枣光谱采集装置,建立水分含量定量预测模型,并对模型参数进行优化,实现干制哈密大枣水分含量的无损检测研究。主要研究内容如下:1.搭建适用于干制哈密大枣近红外光谱采集装置。主要包括:近红外光谱仪及配套软件、漫反射光纤、卤素灯光源、三菱PLC和计算机等。采集装置可实现光源角度和光纤距离的可调整,和在0 cm/s、1 cm/s、2 cm/s和3 cm/s速度下干制哈密大枣近红外光谱信息的采集。2.采集装置参数的选择和优化。采集不同扫描次数、光源角度和光纤距离条件下对应的近红外光谱数据,并建立对应的偏最小二乘(PLS)和极限学习机(ELM)水分含量预测模型。不同条件下的模型的预测结果表明:扫描次数为32次、光源入射角度为30°、光纤距离为4 cm时预测结果最佳。3.根据干制哈密大枣水分含量预测模型结果对特征波长和预处理方法进行优选。采集参数确定后,使用搭建的光谱采集装置分别采集0 cm/s、1 cm/s、2 cm/s和3 cm/s速度下的近红外光谱信息。为了简化模型和提高模型预测精度,利用四种特征波长筛选方法(si-PLS、GA、SPA、CARS)分别筛选了各速度条件下特征波长光谱,并进一步使用(Norm、SNV、MSC、SG-1-Der)四种预处理方法对提取的特征波长降噪后,建立了PLS和ELM预测模型。研究结果表明,PLS模型预测结果优于ELM模型。在0 cm/s、1 cm/s、2 cm/s和3 cm/s速度下通过特征波长提取和预处理后建立PLS预测模型的Rp较原始光谱分别提高了18.51、35.7、8.25和23.52。4.使用遗传算法(GA)对ELM和BP神经网络预测模型权值和阈值进行优化。研究结果表明,GA-ELM模型预测结果优于SVR和ELM模型,在0 cm/s时GA-ELM对si-PLS+SG-1-Der处理后的预测结果最佳,Rp达到0.8208;在1 cm/s时GA-ELM对CARS处理后的预测结果最佳,Rp达到0.8357;在2 cm/s时GA-ELM对GA+Norm处理后预测结果最佳,Rp达到0.8049;在3cm/s时GA-ELM对CARS+MSC处理后预测结果最佳,Rp达到0.8181。研究结果表明,模型优化可提高干制哈密大枣水分含量预测模型的稳定性和预测精度。搭建的近红外光谱采集装置能够能实现光源角度和光纤距离的调整,能有效采集干制哈密大枣近红外光谱信息;采集不同条件下的干制哈密大枣近红外光谱建立的PLS和ELM预测模型,根据模型预测结果选择装置采集参数;不同特征波长筛选方法和预处理方法的组合、隐含层神经元个数选择、GA对ELM和BP的权值和阈值进行优化,有效提高模型的稳定性和预测精度;本文为干制哈密大枣水分含量近红外光谱在线检测提供了一些思路,具有一定参考价值。
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