为了提高中国厚皮类瓜果的品质质量和出口能力,增强中国水果品质检测装备制造业的技术实力和技术水平。该文以西瓜为对象,对其糖度进行了试验研究。由于西瓜各部位存在差异,因而不同部位采集近红外光谱会对糖度预测模型精度产生影响。...为了提高中国厚皮类瓜果的品质质量和出口能力,增强中国水果品质检测装备制造业的技术实力和技术水平。该文以西瓜为对象,对其糖度进行了试验研究。由于西瓜各部位存在差异,因而不同部位采集近红外光谱会对糖度预测模型精度产生影响。采用自主搭建的西瓜内部品质检测系统对不同批次西瓜瓜梗、瓜脐和赤道3个部位采集漫透射光谱信息,分别采用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机法(least squares support vector machines,LS-SVM)2种方法对西瓜糖度建立预测模型,考察西瓜不同检测部位对西瓜糖度预测模型精度的影响。2种预测模型均显示,赤道部位采集光谱所建立的预测模型检测精度较差,而采用瓜脐部位获取光谱信息建立预测模型略好于瓜梗部位,最佳预测相关系数rpre达到0.823,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.652%。该研究结果表明,不同部位采集光谱信息对最终的检测模型精度有影响,瓜脐部位为该文西瓜内部品质检测装置的较优采集部位。展开更多
文摘为了提高中国厚皮类瓜果的品质质量和出口能力,增强中国水果品质检测装备制造业的技术实力和技术水平。该文以西瓜为对象,对其糖度进行了试验研究。由于西瓜各部位存在差异,因而不同部位采集近红外光谱会对糖度预测模型精度产生影响。采用自主搭建的西瓜内部品质检测系统对不同批次西瓜瓜梗、瓜脐和赤道3个部位采集漫透射光谱信息,分别采用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机法(least squares support vector machines,LS-SVM)2种方法对西瓜糖度建立预测模型,考察西瓜不同检测部位对西瓜糖度预测模型精度的影响。2种预测模型均显示,赤道部位采集光谱所建立的预测模型检测精度较差,而采用瓜脐部位获取光谱信息建立预测模型略好于瓜梗部位,最佳预测相关系数rpre达到0.823,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.652%。该研究结果表明,不同部位采集光谱信息对最终的检测模型精度有影响,瓜脐部位为该文西瓜内部品质检测装置的较优采集部位。
