期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到2,398篇文章
< 1 2 … 120 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
番茄可溶性固形物遗传基础与改良 被引量：2
1
作者 张斌浩 李方曼 +4 位作者 葛平飞 张星雨 陶金宝 熊春晖 张余洋 《中国蔬菜》 北大核心 2025年第2期25-33,共9页
番茄育种目标逐渐由产量、抗性等性状改良向品质改良转移。可溶性固形物(主要包括可溶性糖和有机酸等)是决定番茄品质的主要因素,也是番茄品质育种的主要目标。本文综述了番茄可溶性固形物的组成,番茄可溶性固形物含量相关QTL和基因定... 番茄育种目标逐渐由产量、抗性等性状改良向品质改良转移。可溶性固形物(主要包括可溶性糖和有机酸等)是决定番茄品质的主要因素,也是番茄品质育种的主要目标。本文综述了番茄可溶性固形物的组成,番茄可溶性固形物含量相关QTL和基因定位以及遗传改良研究进展,为番茄可溶性固形物品质育种提供理论指导。 展开更多
关键词 番茄 可溶性固形物 遗传定位 遗传改良 综述
在线阅读 下载PDF
厚皮甜瓜心部果肉可溶性固形物含量遗传规律分析及QTL定位
2
作者 范蓉 张永兵 +4 位作者 李寐华 张学军 伊鸿平 刘钊 杨永 《新疆农业科学》 北大核心 2025年第1期182-192,共11页
【目的】研究厚皮甜瓜果实心部可溶性固形物的遗传规律和QTL定位,挖掘厚皮甜瓜果实心部可溶性固形物相关的候选基因。【方法】以高糖材料P 1和低糖材料P 2为双亲构建六世代分离群体;采用主基因+多基因混合遗传模型研究厚皮甜瓜心部果肉... 【目的】研究厚皮甜瓜果实心部可溶性固形物的遗传规律和QTL定位,挖掘厚皮甜瓜果实心部可溶性固形物相关的候选基因。【方法】以高糖材料P 1和低糖材料P 2为双亲构建六世代分离群体;采用主基因+多基因混合遗传模型研究厚皮甜瓜心部果肉可溶性固形物含量的遗传规律,并基于F 2群体,选取果实可溶性固形物含量极端的单株构建混池,利用BSA方法对甜瓜可溶性固形物含量进行定位。【结果】甜瓜可溶性固形物符合E-1(MX2-ADI-AD)遗传模型,2对主基因以上位性效应为主,其次为显性效应、加性效应。2个QTL分别在第5号染色体827066 bp-109953 bp和第8号11316600 bp-11729324 bp,区间大小分别为0.27 Mb和0.41 Mb,2个区间内共包含50个候选基因。筛选获得了6个与甜瓜可溶性固形物含量相关的候选基因,分别是MELO3C014619、MELO3C014617、MELO3C014596、MELO3C014594、MELO3C019077、MELO3C019089。【结论】厚皮甜瓜心部可溶性固形物符合E-1(MX2-ADI-AD)遗传模型,通过BSA方法在5号和8号染色体定位到2个甜瓜可溶性固形物相关QTL,筛选出6个与甜瓜可溶性固形物含量相关的候选基因。 展开更多
关键词 厚皮甜瓜 可溶性固形物 主基因+多基因 BSA
在线阅读 下载PDF
基于高光谱成像技术的橙子可溶性固形物和可滴定酸含量无损预测研究
3
作者 肖宏辉 邓浩 +5 位作者 李春霖 胡昊 聂晶 张永志 梅涵一 袁玉伟 《核农学报》 北大核心 2025年第5期1012-1020,共9页
为实现橙子品质成分含量的快速无损预测,本研究利用高光谱成像技术获取了82个橙子样本的光谱特征和纹理特征,结合5种预处理方法及3种特征波段筛选方法建立橙子可溶性固形物(SSC)和可滴定酸(TA)含量偏最小二乘(PLS)预测模型,对比分析3个... 为实现橙子品质成分含量的快速无损预测,本研究利用高光谱成像技术获取了82个橙子样本的光谱特征和纹理特征,结合5种预处理方法及3种特征波段筛选方法建立橙子可溶性固形物(SSC)和可滴定酸(TA)含量偏最小二乘(PLS)预测模型,对比分析3个不同特征波段所建模型,筛选出最佳模型。结果表明,全波段的光谱特征和纹理特征融合后建立的PLS模型最优;SSC含量预测时,测试集的决定系数(R^(2))和均方根预测误差(RMSEP)分别为0.9047和0.3915;TA含量预测时,测试集的R^(2)和RMSEP达到0.9036和0.2966;相较于光谱特征和纹理特征单独建立的模型,融合后模型的预测结果和稳定性最佳。综上,利用高光谱特征融合技术对橙子的SSC和TA含量进行预测可行。本研究可为水果品质成分的快速智能检测提供参考。 展开更多
关键词 橙子 可溶性固形物 可滴定酸 高光谱技术 光谱特征 纹理特征
在线阅读 下载PDF
近红外光谱检测鲜食玉米可溶性固形物含量
4
作者 杨光辉 张永立 +5 位作者 王美蟠 刘燕德 姜小刚 孙静 周新群 韩太林 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期1932-1939,共8页
我国是世界上鲜食玉米生产和消费大国。可溶性固形物含量(SSC)是衡量鲜食玉米品质的关键指标,目前迫切需要有效的快速无损检测方法以应对市场的检测需求。为实现鲜食玉米SSC的快速无损检测,本研究建立基于近红外光谱特征结合化学计量学... 我国是世界上鲜食玉米生产和消费大国。可溶性固形物含量(SSC)是衡量鲜食玉米品质的关键指标,目前迫切需要有效的快速无损检测方法以应对市场的检测需求。为实现鲜食玉米SSC的快速无损检测,本研究建立基于近红外光谱特征结合化学计量学方法的鲜食玉米SSC预测模型。以甜玉米为研究对象,利用实验室自主搭建的近红外检测装置,探索基于鲜食玉米物料的多点采集方法;获取果穗中部的近红外漫反射光谱,经马氏距离法剔除异常光谱后,选取103个样品进行建模。数据集按照4:1的比例划分成训练集和测试集,应用Savitzky-Golay平滑(SGS)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)以及去趋势(DT)等五种算法对光谱数据进行预处理,建立SSC全波段预测模型。采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)以及随机蛙跳算法(RF)进行特征波段选择,建立基于偏最小二乘回归算法(PLSR)和支持向量机回归算法(SVR)的SSC特征波段模型。结果表明:SNV、MSC以及FD取得了较好的预处理效果,与全波段建模相比,特征波段模型预测精度显著提升。SNV预处理结合CARS特征提取所建立的“SNV-CARS-PLSR”模型表现最优,训练集决定系数(R_(C)^(2))、训练集均方根误差(RMSE_(C))、测试集决定系数(R_(P)^(2))、测试集均方根误差(RMSE_(P))、剩余预测偏差(RPD)分别为0.869、0.219、0.858、0.191、2.715。相较于SNV预处理的全波段模型,“SNV-CARS-PLSR”模型在测试集的R_(P)^(2)提高了12.3%。对比不同特征波段模型建模方法,基于SVR建立的“SNV-CARS-SVR”模型稍优于基于PLSR建立的“SNV-CARS-PLSR”模型,“SNV-CARS-SVR”模型的R_(C)^(2)为0.881,RMSE_(C)为0.207,R_(P)^(2)为0.869,RMSE_(P)为0.185,RPD为2.843。该研究可为基于近红外光谱技术实现鲜食玉米果穗SSC的快速检测提供技术支撑。 展开更多
关键词 鲜食玉米 近红外光谱 可溶性固形物 化学计量学 特征波长
在线阅读 下载PDF
基于DCGAN数据增强的樱桃番茄可溶性固形物含量光谱检测方法 被引量：2
5
作者 吴至境 刘富强 +1 位作者 李志刚 陈慧 《食品科学》 EI CAS 北大核心 2025年第2期214-221,共8页
针对樱桃番茄在实际检测中样品数不足的特点,本研究提出一种深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN)模型以同时扩充光谱数据及可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)标签数据,并建立... 针对樱桃番茄在实际检测中样品数不足的特点,本研究提出一种深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN)模型以同时扩充光谱数据及可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)标签数据,并建立一维卷积神经网络回归(one dimensional-convolutional neural networks regression,1D-CNNR)模型以提高模型的预测精度和泛化能力。为了比较,分别建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型和支持向量机回归(support vector regression,SVR)模型。将原始80个样品数据集、1000个样品的DCGAN扩充数据集和1080个样品的合并数据集,分别结合1D-CNNR、SVR及PLSR进行建模与预测。为了进一步验证模型的泛化能力,一批新的总数为40个样品的樱桃番茄数据作为上述3个模型的新测试集。结果显示,使用合并数据集划分所得校正集进行1D-CNNR建模后,模型为最优的SSC回归检测模型。此时1D-CNNR面向合并样品测试集的预测准确率最高,预测相关系数r_(p)=0.9807,均方根误差RMSE_(p)=0.1929;与SVR与PLSR对比,1D-CNNR面向新的40个样品数据集的预测准确率也最高,其r_(p)=0.9638,RMSE_(p)=0.2245。本研究可为有效准确检测樱桃番茄的可溶性固形物含量提供一种新思路。 展开更多
关键词 樱桃番茄 可溶性固形物含量 可见-近红外漫反射光谱 深度卷积生成对抗网络 一维卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
黄瓜果实可溶性固形物含量关键基因挖掘与分析
6
作者 刘文静 宋晓飞 +3 位作者 范丽金 李晓丽 闫立英 谢洋 《植物遗传资源学报》 北大核心 2025年第9期1824-1831,共8页
黄瓜果实中可溶性固形物含量是衡量其营养品质与风味特征的关键指标。为解析该性状的遗传调控机制,选用高可溶性固形物含量自交系21A140和低可溶性固形物含量自交系17s-132构建的F_(2)分离群体,采用BSA-Seq技术对黄瓜果实可溶性固形物... 黄瓜果实中可溶性固形物含量是衡量其营养品质与风味特征的关键指标。为解析该性状的遗传调控机制,选用高可溶性固形物含量自交系21A140和低可溶性固形物含量自交系17s-132构建的F_(2)分离群体,采用BSA-Seq技术对黄瓜果实可溶性固形物含量进行QTL定位。结果显示,黄瓜果实可溶性固形物含量符合2对等加性-主基因遗传模型;QTL定位分析显示,在1号和6号染色体上鉴定出9个显著关联区域,获得109个候选基因,基因注释筛选出8个与可溶性固形物含量相关候选基因;q RT-PCR分析显示,大多数候选基因在21A140和17s-132的果实中显著差异表达,其中CsaV3_1G027950(位于1号染色体)、CsaV3_6G004010和CsaV3_6G012740(位于6号染色体)涉及蔗糖代谢、碳水化合物代谢、转录调节等生物学过程,推测为调控黄瓜果实可溶性固形物含量关键候选基因。本研究为黄瓜果实可溶性固形物含量调控基因的克隆和分子标记开发提供一定的理论依据。 展开更多
关键词 黄瓜 BSA-Seq 可溶性固形物含量 基因定位
在线阅读 下载PDF
沃柑可溶性固形物含量高光谱检测模型的建立与优化
7
作者 李炜琪 王一帆 +1 位作者 俞越 刘洁 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期492-500,共9页
针对沃柑品质快速检测需求,提出一种基于高光谱图像数据的沃柑可溶性固形物含量(SSC)检测方法,并分析随贮藏时间变化的SSC伪彩色分布图。分别获取307个整果样本和227个半果样本以及它们的SSC数据。比较标准正态变换(SNV)、多元散射校正(... 针对沃柑品质快速检测需求,提出一种基于高光谱图像数据的沃柑可溶性固形物含量(SSC)检测方法,并分析随贮藏时间变化的SSC伪彩色分布图。分别获取307个整果样本和227个半果样本以及它们的SSC数据。比较标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay(SG)滤波、归一化(NM)、一阶导数(FD)、标准化(SD)和小波变换(WT)对偏最小二乘回归(PLSR)模型检测性能的影响以选择光谱预处理方法;比较PLSR、最小绝对值收缩与选择算子(LASSO)回归、支持向量机回归(SVR)、人工神经网络(ANN)、决策树(DT)、随机森林(RF)、轻量级梯度提升机(LightGBM)模型对独立验证集的检测能力以确定最佳模型建立方法,并利用遗传算法(GA)筛选特征波长以优化模型。结果表明:采用FD预处理结合LASSO回归算法所建模型对整果SSC检测效果最优,验证集决定系数(R_(p)^(2))和验证集均方根误差(RMSEP)分别为0.9257和0.9765;SD预处理结合RF模型对半果SSC检测效果最好,其R_(p)^(2)和RMSEP分别为0.8963和1.0630;GA能够滤除53.85%和50.58%的整果和半果波长变量数,基于选择变量的整果和半果最优建模算法分别为SVR和RF,其模型R_(p)^(2)、RMSEP分别为0.9189、1.0173和0.8953、1.0843。研究结果为沃柑SSC高通量无损检测提供了一种可行方案。 展开更多
关键词 沃柑 高光谱 可溶性固形物含量 无损检测 集成学习
在线阅读 下载PDF
基于高光谱图谱融合的蓝莓可溶性固形物含量检测
8
作者 孙枭雄 刘大洋 朱良宽 《森林工程》 北大核心 2025年第3期603-613,共11页
可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)是衡量水果内部质量的重要指标,为此,提出一种基于高光谱图谱融合的无损检测方法,用于预测蓝莓的SSC。采用3种典型的波长降维算法,包括蒙特卡罗无信息变量消除(monte carlo uninformative ... 可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)是衡量水果内部质量的重要指标,为此,提出一种基于高光谱图谱融合的无损检测方法,用于预测蓝莓的SSC。采用3种典型的波长降维算法,包括蒙特卡罗无信息变量消除(monte carlo uninformative variable elimination,MC-UVE)、竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA),用于筛选有效波长。此外,提出一种结合局部二值模式(local binary patterns,LBP)和灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取图像特征的策略。基于光谱特征、图像特征和融合特征,分别建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行SSC预测。研究结果表明,利用CARS算法提取的光谱特征融合LBP+GLCM算法提取的图像特征建立的BPNN模型,具有最佳的预测精度。该模型的决定系数(R2)为0.9261,均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.3641。该研究表明高光谱图谱融合技术在无损预测蓝莓SSC中具有较大应用潜力。 展开更多
关键词 可溶性固形物含量 无损检测 信息融合 特征提取 机器学习
在线阅读 下载PDF
基于LSTM-TE模型的冬枣可溶性固形物含量高光谱估测
9
作者 刘傲然 孟惜 +3 位作者 刘智国 宋宇斐 赵雪曼 智丹宁 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第8期2326-2334,共9页
冬枣因其丰富的营养成分、香甜的口感和优良的风味,深受消费者的喜爱。随着消费者对水果品质要求的提高,可溶性固形物含量(SSC)作为衡量水果成熟度和口感质量的重要指标,已成为水果品质评估中的关键因素。因此,实现冬枣SSC的高效、无损... 冬枣因其丰富的营养成分、香甜的口感和优良的风味,深受消费者的喜爱。随着消费者对水果品质要求的提高,可溶性固形物含量(SSC)作为衡量水果成熟度和口感质量的重要指标,已成为水果品质评估中的关键因素。因此,实现冬枣SSC的高效、无损预测具有重要的应用价值和实际意义。提出一种融合长短时记忆网络(LSTM)与Transformer编码器的LSTM-TE模型,旨在实现冬枣SSC的快速无损预测。采集900个冬枣样本的高光谱数据并测定其SSC值,结合多种光谱数据预处理方法[包括多元散射校正(MSC)、矢量归一化(VN)、Savitzky-Golay(SG)滤波、一阶导数(D1)和二阶导数(D2)等]对数据进行处理,通过PLSR、SVR、VGG16、ResNet18、LSTM五种模型系统比较了10种预处理组合的效果,确定最优预处理方案为MSC-SG-D1。在该预处理方法的基础上,进一步构建了PLSR、SVR、VGG16、ResNet18、LSTM和LSTM-TE的多模型对比体系,并对其在测试集上的性能进行了对比分析。实验结果表明,LSTM-TE模型在测试集上的决定系数为0.9598,均方根误差为1.2690,较传统机器学习模型PLSR(R_(p)^(2)=0.8173)提升17.4%,较单一LSTM模型(R_(p)^(2)=0.8652)提升10.9%。该模型通过LSTM的时序特征捕捉能力与Transformer编码器的全局依赖建模优势,有效挖掘了高光谱数据中的非线性特征关系。本研究为冬枣品质的在线检测与分级提供了新的技术方案,对高光谱技术在精准农业中的应用具有重要参考价值。 展开更多
关键词 可溶性固形物含量(SSC) 高光谱 深度学习 LSTM-TE模型
在线阅读 下载PDF
哈密瓜可溶性固形物便携式光谱检测装置及通用模型
10
作者 吴凡 马本学 +3 位作者 董福佳 许莹 张明慧 喻国威 《农业工程学报》 北大核心 2025年第18期319-330,共12页
针对新疆哈密瓜优势品种(金色年华、黄金蜜、西州蜜25号)可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)现场无损检测需求,该研究研发了一种适配多品种的便携式光谱检测装置,并构建了混合品种通用预测模型。装置采用漫透射光谱采集方式... 针对新疆哈密瓜优势品种(金色年华、黄金蜜、西州蜜25号)可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)现场无损检测需求,该研究研发了一种适配多品种的便携式光谱检测装置,并构建了混合品种通用预测模型。装置采用漫透射光谱采集方式,集成可换光源与光谱采集模块,优化光照检测姿态与光源功率,在果实赤道部位间隔90°采集光谱,融合均值光谱作为原始数据。经一阶导数(first derivative,FD)预处理后,利用无信息变量消除算法(uninformative variables elimination,UVE)筛选特征波长,建立了哈密瓜SSC的一维残差卷积神经网络(one-dimensional residual convolutional neural network,1D-Res-CNN)通用预测模型。结果表明,通用预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0.947和0.923,均方根误差分别为0.550%和0.581%;残差预测偏差比为2.601。装置对不同品种的检测变异系数均低于4.5%,SSC预测残差集中于±0.7%区间内,验证了装置在多品种场景下的稳定性与精度。研究结果为哈密瓜SSC的快速无损检测提供了便携化设备与混合品种通用模型支持,具备良好的稳定性、适应性与推广价值。 展开更多
关键词 无损检测 混合品种通用模型 便携式装置 哈密瓜 可溶性固形物 可见-近红外光谱
在线阅读 下载PDF
4个猕猴桃新品种果实品质及可溶性固形物含量空间分布特点
11
作者 胡光明 吴伟 +7 位作者 程均欢 刘磊 陈世芬 柯艳 王华玲 肖丽丽 黄海雷 肖涛 《果树学报》 北大核心 2025年第9期2070-2079,共10页
【目的】明确4个猕猴桃新品种的主要果实品质特点,探究果实不同部位可溶性固形物含量差异,为品种选择、科学取样、采收标准制定等提供参考。【方法】以武当1号、汉美、汉香和中猕2号4个猕猴桃新品种为试材,比较不同品种果实的单果质量... 【目的】明确4个猕猴桃新品种的主要果实品质特点,探究果实不同部位可溶性固形物含量差异,为品种选择、科学取样、采收标准制定等提供参考。【方法】以武当1号、汉美、汉香和中猕2号4个猕猴桃新品种为试材,比较不同品种果实的单果质量、纵径、横径等外观指标,可溶性固形物、可溶性糖、总酸、维生素C和干物质含量等内在品质,同时测定了不同部位可溶性固形物含量。【结果】汉美、中猕2号、武当1号和汉香猕猴桃的单果质量依次减小,且汉香显著小于其他品种;汉香猕猴桃的果实可溶性固形物、可溶性糖和干物质含量显著高于其他品种;武当1号的维生素C含量显著高于汉香,与其他品种差异不显著;各品种的总酸含量没有显著差异。对各品种果柄端、中段和果喙端的可溶性固形物含量测定结果表明,4个品种均表现出从果喙端向果柄端逐渐降低的趋势,而且汉香和汉美2个品种的果喙端可溶性固形物含量显著高于果柄端。【结论】明确了4个猕猴桃新品种在鄂西秦巴山区的果实品质表现,阐明了可溶性固形物含量在果实不同部位具有明显差异,在果实品质评价及采收标准的制定过程中需要考虑到不同品种可溶性固形物含量空间分布的差异。 展开更多
关键词 猕猴桃 新品种 果实品质 可溶性固形物含量 空间分布
在线阅读 下载PDF
不同初加工小粒咖啡生豆判别及可溶性固形物含量预测
12
作者 李泽林 高子琪 +6 位作者 杨芳 胡一凡 严静 牛之瑞 王冬钰 刘秀嶶 田浩 《食品工业科技》 北大核心 2025年第18期56-66,共11页
为探究不同初加工小粒咖啡生豆判别方法及预测其可溶性固形物(Soluble solids content,SSC)含量,利用手持式折光仪和傅里叶红外光谱仪(Fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR)对水洗、日晒及蜜处理三种不同初加工小粒咖啡生豆... 为探究不同初加工小粒咖啡生豆判别方法及预测其可溶性固形物(Soluble solids content,SSC)含量,利用手持式折光仪和傅里叶红外光谱仪(Fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR)对水洗、日晒及蜜处理三种不同初加工小粒咖啡生豆进行检测,并建立了判别方法和SSC回归预测模型。结果表明,蜜处理咖啡豆SSC含量最高,为4.86%。二维相关光谱(Two-dimensional correlation spectroscopy,2D-COS)能准确识别不同样品间的光谱特征的差异。采用多元统计分析处理SG平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)、均值归一化(Normalization method,NM)、去趋势化(De-trend,DT)、多元散射校正(Multiple scattering correction,MSC)4种预处理方式FT-IR光谱数据可以实现对不同初加工样本的准确判别。进一步使用主成分回归(Principal component regression,PCR)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、支持向量机回归(Support vector regression,SVR)3种机器学习模型实现了对三种不同初加工咖啡生豆SSC的预测,其中原始数据-PCR模型组合预测效果最好R^(2)_(c)为0.67,R^(2)_(p)为0.64。本研究为不同初加工方式咖啡豆品质评价、优选、提升及完善咖啡产业体系提供了前期基础。 展开更多
关键词 初加工 咖啡生豆 傅里叶变换近红外光谱 可溶性固形物 化学计量学 预测
在线阅读 下载PDF
利用CPO-PLSR建模优化的高光谱成像技术测定砀山酥梨可溶性固形物含量
13
作者 褚家辉 蒙庆华 +5 位作者 吴哲锋 陈颖杰 梁莲强 韦家乐 黄玉清 李钰 《果树学报》 北大核心 2025年第9期2179-2191,共13页
【目的】探讨高光谱成像技术在砀山酥梨可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)快速测定中的应用。【方法】通过高光谱成像系统和全自动折光仪获取砀山酥梨表面反射光谱与SSC数据,并采用中心化(Centered)和移动窗口平滑(Moving A... 【目的】探讨高光谱成像技术在砀山酥梨可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)快速测定中的应用。【方法】通过高光谱成像系统和全自动折光仪获取砀山酥梨表面反射光谱与SSC数据,并采用中心化(Centered)和移动窗口平滑(Moving Average,MA)进行数据预处理。采用连续投影算法(Sequentially Projected Algorithm,SPA)、竞争自适应重加权采样算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)和改进无信息变量消除算法(Improved Modified Uninformative Variable Elimination,imUVE)提取特征波长,结合冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimizer,CPO)与偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)建立CPO-PLSR回归模型。【结果】CPO-PLSR模型相较于传统的PLSR模型展现出了更优的性能,在采用SPA提取特征波长后,模型的预测性能达到最佳状态。预测集决定系数R_(P)^(2)、均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)、残差预测偏差(residual prediction deviation,RPD)分别为0.69101、0.30764和1.81840。【结论】该方法为砀山酥梨SSC的快速测定提供了有效的技术方案。 展开更多
关键词 砀山酥梨 高光谱成像 可溶性固形物含量 冠豪猪优化算法 偏最小二乘回归算法
在线阅读 下载PDF
基于DS-PDS联用的苹果可溶性固形物近红外模型传递方法
14
作者 成晔 黄浩冉 +1 位作者 汪莹 熊智新 《食品科学》 北大核心 2025年第8期34-40,共7页
为了实现苹果可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)近红外分析模型的传递,以2台便携式近红外光谱仪测得的89个苹果样品的SSC及光谱数据为研究对象。首先利用经异常样本剔除和预处理后的校正集建立主机的SSC偏最小二乘回归近红... 为了实现苹果可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)近红外分析模型的传递,以2台便携式近红外光谱仪测得的89个苹果样品的SSC及光谱数据为研究对象。首先利用经异常样本剔除和预处理后的校正集建立主机的SSC偏最小二乘回归近红外光谱分析模型,然后采用直接标准化(direct standardization,DS)与分段直接标准化(piecewise direct standardization,PDS)联用的DS-PDS方法实现模型与从机共享。结果表明:与传统的DS和PDS方法相比,所建立的模型经过DS-PDS算法传递后,不仅明显提升了对从机样本的预测效果,并且还减弱了PDS算法模型传递光谱中出现的奇异锐锋(artifacts)现象。经传递后模型的验证集标准偏差与预测标准偏差比值从模型传递前的1.5853上升到3.2645,预测标准偏差则从1.0932降低至0.5309。因此采用DS-PDS算法能充分发挥DS与PDS算法各自的优点,较好地实现了2台便携式光谱仪间的模型传递。 展开更多
关键词 近红外光谱 模型传递 可溶性固形物含量 直接标准化-分段直接标准化
在线阅读 下载PDF
不同颜色果袋对阳光玫瑰葡萄可溶性固形物含量的影响
15
作者 韦佳毅 韦远克 +2 位作者 赵峰进 韦贵剑 韦又琛 《现代农业科技》 2025年第3期57-60,共4页
为探究不同颜色果袋对阳光玫瑰可溶性固形物含量的影响,开展了3种颜色纸袋对阳光玫瑰葡萄不同熟期果穗各部位可溶性固形物含量的影响试验。结果表明,在阳光玫瑰葡萄果穗未成熟前,果袋颜色对果穗不同光面及果穗各部位均有一定的影响;果... 为探究不同颜色果袋对阳光玫瑰可溶性固形物含量的影响,开展了3种颜色纸袋对阳光玫瑰葡萄不同熟期果穗各部位可溶性固形物含量的影响试验。结果表明,在阳光玫瑰葡萄果穗未成熟前,果袋颜色对果穗不同光面及果穗各部位均有一定的影响;果穗成熟始期,绿袋处理果实可溶性固形物含量13.86%,高于其他处理;果穗成熟中期,绿袋处理果实可溶性固形物含量16.83%,显著高于其他处理;果穗成熟期,各处理果实可溶性固形物含量均差异不显著,以蓝渐变袋处理最高。因此,在阳光玫瑰葡萄果穗发育前中期采用绿袋套袋效果较蓝渐变袋和白袋套袋效果好,早上市的宜采用绿袋套袋,而晚上市的宜采用蓝渐变袋套袋,以提高葡萄果实品质。 展开更多
关键词 葡萄 阳光玫瑰 果袋颜色 可溶性固形物含量 熟期 果穗部位
在线阅读 下载PDF
不同品种桃果实总酚、可溶性固形物及矿质元素含量差异 被引量：1
16
作者 赵悦 陈蒙 +7 位作者 张雪 李勇 陈健 宋立晓 陈小龙 严娟 吕康 余向阳 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第17期176-184,共9页
为探究不同品种桃果实矿质元素含量差异及其与总酚、可溶性固形物含量、单果重之间的关系。对65份不同品种成熟期桃果实进行分析发现,不同品种桃果矿质元素、总酚含量和可溶性固形物含量存在很大差异。总体上,K的平均含量最高,为12.8 g/... 为探究不同品种桃果实矿质元素含量差异及其与总酚、可溶性固形物含量、单果重之间的关系。对65份不同品种成熟期桃果实进行分析发现,不同品种桃果矿质元素、总酚含量和可溶性固形物含量存在很大差异。总体上,K的平均含量最高,为12.8 g/kg,其次是Mg、Ca和Fe,平均浓度依次是534.2、222.5、32.3 mg/kg。依据品种特征分组发现,相比于黄、白肉桃,红肉桃中Zn、B含量较高;相比于蟠桃和油桃,毛桃中Ca、Be、Fe、Zn含量较高;绵桃相较于硬溶质、软溶质和不溶质桃B、Zn含量较高。依据各桃果实中元素含量,可对各桃果赋予特征元素“标签”,如新疆黄肉中K、Mg含量高,云南桃19号中Fe含量高,大庄甘肃桃中Ca含量高。相关性分析发现,K、Ca、Zn、Fe等元素含量与总酚含量呈显著正相关,Mn、M含量与可溶性固形物含量呈负相关,同时,Ca、K、B、Zn元素含量还与单果重呈负相关,表明Ca、K、Zn可能是调控品质及果实重量的主要元素,也是影响桃果实品质的主要元素。试验结果可丰富桃果实矿物营养的知识体系,为培育优良桃果品种提供重要的理论基础,为了解各品种桃果实营养元素含量及食用价值提供参考。 展开更多
关键词 桃果实 矿质元素 总酚 可溶性固形物 品质分析
在线阅读 下载PDF
不同因素对猕猴桃可溶性固形物便携式无损检测仪精度的影响
17
作者 张琛 郗笃隽 +4 位作者 裴嘉博 阮若昕 骆慧枫 黄康康 刘辉 《上海农业学报》 2024年第6期119-124,共6页
为探究品种、成熟度、样本量对猕猴桃可溶性固形物便携式无损检测仪精度的影响,比较分析了不同品种猕猴桃、不同后熟程度及不同样本量条件下猕猴桃可溶性固形物无损检测值与真实值间的决定系数,并通过支持向量机学习回归对部分参数与决... 为探究品种、成熟度、样本量对猕猴桃可溶性固形物便携式无损检测仪精度的影响,比较分析了不同品种猕猴桃、不同后熟程度及不同样本量条件下猕猴桃可溶性固形物无损检测值与真实值间的决定系数,并通过支持向量机学习回归对部分参数与决定系数间相关性进行了分析。结果表明:无损检测仪检测红肉、黄肉、绿肉猕猴桃可溶性固形物时决定系数各不相同。当红肉猕猴桃成熟度中等(11.5%<SSC<15.5%)时,决定系数较高,最高可达0.9,支持向量机回归分析显示成熟度与决定系数间的相关指数为0.49。样本的数目亦会影响决定系数,需结合品种综合考虑。综上,在使用便携式无损检测仪测定猕猴桃可溶性固形物时,品种、成熟度、样本量均会对检测精度造成不同程度的影响。在实际生产操作中需综合考虑多种因素以提高无损检测的精度。 展开更多
关键词 猕猴桃 可溶性固形物 无损检测 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测
18
作者 黄华 刘亚 +4 位作者 马毅航 向思函 何佳宁 王诗婷 郭俊先 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1905-1912,共8页
可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其S... 可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。 展开更多
关键词 苹果 可溶性固形物含量 可见/近红外光谱 函数型数据分析 函数型线性回归模型
在线阅读 下载PDF
高光谱结合离散二进制粒子群算法对久保桃可溶性固形物含量的检测 被引量：5
19
作者 张立秀 张淑娟 +3 位作者 孙海霞 薛建新 景建平 崔添俞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期656-662,共7页
可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具... 可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具有精度高,收敛快的特点,多用于离散空间的优化问题。基于高光谱技术结合BPSO算法及BPSO的组合特征波长选择算法对久保桃的SSC含量预测进行研究。首先采集198个久保桃样本的高光谱信息,获取久保桃900~1700nm范围内的光谱信息,计算感兴趣区域的平均光谱作为有效光谱数据,同时测量久保桃的SSC值。采用K-S(Kennard-Stone)算法将样本划分为校正集(147个)和预测集(51个)。使用BPSO特征波长选择算法对久保桃的原始光谱数据进行特征波长提取,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影法(SPA)、无信息变量选择法(UVE)等特征波长选择算法比较。同时为了避免单一算法建模中的不稳定问题,提出了基于BPSO的一次组合(BPS0+CARS、BPSO+SPA、BPSO+UVE)和二次组合[(BPSO+CARS)-SPA]、[(BPSO+SPA)-SPA]、[(BPSO+UVE)-SPA]特征波长提取方法。基于上述10种特征波长提取方法分别建立支持向量机(LS-SVM)模型和遗传算法(GA)优化的支持向量机模型(GA-SVM)模型。结果表明,基于BPSO算法提取特征波长建立的模型预测性能均高于其他单一特征波长方法,建立的两种模型预测集决定系数R_(p)^(2)均达到0.97以上;基于BPSO的组合算法中,二次组合(BPSO+SPA)-SPA算法建立的LS-SVM在特征波长数量较少的情况下对久保桃SSC含量预测性能最高,校正集和预测集决定系数R_(c)^(2)为0.982,R_(p)^(2)为0.955,均方根误差RMSEC为0.108,RMSEP为0.139。该模型预测性能略低于BPSO算法,但其仅用了22个特征波长进行建模,极大地简化了模型。说明(BPSO+SPA)-SPA是一种有效的特征波长提取方法,为水果SSC含量的无损检测提供了新的检测方法。 展开更多
关键词 高光谱 离散二进制算法 特征光谱变量 久保桃 可溶性固形物
在线阅读 下载PDF
湖南怀化冰糖橙可溶性固形物气候品质等级评价 被引量：2
20
作者 易永 李民华 +2 位作者 吴重池 黄安凤 张伟 《中国南方果树》 北大核心 2024年第5期11-17,共7页
为客观定量评价天气条件对怀化冰糖橙可溶性固形物(SSC)的影响,应用怀化地区麻阳苗族自治县和洪江市2015—2022年连续8年冰糖橙SSC资料,采用逐步回归、多元线性回归、聚类分析等统计方法,构建冰糖橙SSC综合气候品质指数(I_(ocq))模型,... 为客观定量评价天气条件对怀化冰糖橙可溶性固形物(SSC)的影响,应用怀化地区麻阳苗族自治县和洪江市2015—2022年连续8年冰糖橙SSC资料,采用逐步回归、多元线性回归、聚类分析等统计方法,构建冰糖橙SSC综合气候品质指数(I_(ocq))模型,划分冰糖橙SSC的I_(ocq)等级。结果表明,7月中旬至9月中旬平均气温日较差、6月中旬至10月上旬降水量和8月中旬至9月中旬日照时数为影响怀化地区冰糖橙SSC含量的关键气象因子,各因子影响权重系数分别为0.46、0.34和0.20。参照湖南冰糖橙品质等级标准,得到I_(ocq)≥2.4为特优果,2.4>I_(ocq)≥1.6为优等果,1.6>I_(ocq)≥0.6为一等果,0.6>I_(ocq)为二等果。该SSC综合气候品质评价模型回代检验准确率为93.8%,实测检验2019—2021年中方县桐木镇冰糖橙SSC综合气候品质等级结果完全正确。该模型可应用于冰糖橙SSC品质评价实践。 展开更多
关键词 冰糖橙 可溶性固形物 气候品质 指数模型 等级划分 怀化
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 120 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部