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手持式近红外光谱仪测定梨三种品质指标通用模型建模方法研究 被引量:4
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作者 毛欣然 夏静静 +5 位作者 徐惟馨 韦芸 陈玥瑶 陈月飞 闵顺耕 熊艳梅 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期406-412,共7页
梨是生活中非常常见的水果,梨的糖度、酸度(pH)、硬度是评价梨品质的重要指标。近红外光谱技术因快速、无损和高效等优点,广泛应用于检测水果品质指标。手持式近红外光谱仪可以应用于现场无损检测梨品质,梨的大小不同会对梨的光谱和建... 梨是生活中非常常见的水果,梨的糖度、酸度(pH)、硬度是评价梨品质的重要指标。近红外光谱技术因快速、无损和高效等优点,广泛应用于检测水果品质指标。手持式近红外光谱仪可以应用于现场无损检测梨品质,梨的大小不同会对梨的光谱和建模产生一定影响。因此,采集大小不同的5个品种梨果(雪梨、红香酥、蜜梨、红肖梨、酸梨)的近红外光谱,最大的雪梨平均赤道周长27.64 cm,重量为362.84 g,最小的蜜梨平均赤道周长18.35 cm,重量为112.67 g,共197个样品。光谱范围为900~1700 cm^(-1),并在梨的赤道上选取三个点测量梨果的可溶性固形物、酸度(pH)与硬度三个化学指标。采集光谱发现,小梨吸光度较大,而大梨吸光度较小。采用三点平均光谱代表样品光谱和一阶导预处理,改善了光谱的一致性,解决了样品不均匀性、不同梨大小不同等因素的影响。线性回归模型PLS可溶性固形物、酸度(pH)和硬度的校正集决定系数依次为0.7394、0.9335、0.8866,预测集决定系数依次为0.7559、0.8734、0.7874,校正集RMSEC依次为0.5504、0.1941、0.5181。预测集RMSEP依次为0.6564、0.2420、0.6692。非线性回归LSSVM模型可溶性固形物、酸度(pH)和硬度的校正集决定系数依次为0.9763、0.9999、0.9960,预测集决定系数依次为0.9234、0.9777、0.9394,校正集RMSEC依次为0.1949、0.0033、0.0894。预测集RMSEP依次为0.3169、0.1089、0.3613。对比线性算法和非线性算法,LS-SVM建模效果明显优于PLS,LS-SVM算法适用于更多的品种、更宽的品质指标范围的样品预测,模型的准确度和稳定性有了显著提高,可以建立不同品种大小的梨的通用模型。手持式近红外光谱仪可用于梨果的糖度、硬度和pH值的快速无损高效检测,并摆脱了实验室的限制,可以实现现场快速检测。 展开更多
关键词 手持式近红外仪 偏最小二乘法 最小二乘支持向量机
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