【摘 要】
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为了快速无损检测贮藏期内猕猴桃的酸度。利用高光谱采集系统获得贮藏期内猕猴桃的高光谱图像及其光谱数据；采用标准正态变换消除光谱中的噪声干扰；应用主成分分析筛选特征变量，并基于筛选的特征变量构建预测猕猴桃酸度的回归模型。结果表明，采用主成分分析筛选了42个特征变量；构建的回归模型具有非常好的预测性能，其预测集相关系数rp为0.90，剩余预测偏差RPD为2.13。
【机 构】
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贵阳学院食品与制药工程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（62141501）； 贵州省基础研究计划（科学技术基金）项目（黔科合基础[2020]1Y270）；
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为了快速无损检测贮藏期内猕猴桃的酸度。利用高光谱采集系统获得贮藏期内猕猴桃的高光谱图像及其光谱数据；采用标准正态变换消除光谱中的噪声干扰；应用主成分分析筛选特征变量，并基于筛选的特征变量构建预测猕猴桃酸度的回归模型。结果表明，采用主成分分析筛选了42个特征变量；构建的回归模型具有非常好的预测性能，其预测集相关系数rp为0.90，剩余预测偏差RPD为2.13。
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