【摘 要】
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为了更好地预测苹果的可溶性固形物含量(SSC),试验采用反射式光谱采集系统获取采后"富士"苹果的光谱反射率。分析了3种光谱预处理方法(标准正态变换、多元散射校正以及二阶导
【机 构】
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贵阳学院食品与制药工程学院,贵阳学院农产品无损检测工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61505036),贵州省科技计划项目(黔科合基础[2020]1Y270),贵州省普通高等学校工程研究中心项目(黔教合KY字[2016]017),贵阳学院科研资金资助(GYU-KY-[2020])
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为了更好地预测苹果的可溶性固形物含量(SSC),试验采用反射式光谱采集系统获取采后"富士"苹果的光谱反射率。分析了3种光谱预处理方法(标准正态变换、多元散射校正以及二阶导数)对预测模型的影响;利用主成分分析方法对预处理后的光谱数据进行降维,并基于选取的特征变量建立预测苹果SSC的回归模型。结果表明:采用主成分分析方法从全光谱的1 024个波长中选取了前23个主成分得分作为特征变量;基于特征变量建立的回归预测模型具有较好的预测能力,其预测集相关系数R_P=0.908,均方根误差RMSEP
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