科研产出
线椒货架期的近红外光谱定性判别
《食品工业科技 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：利用近红外漫反射光谱技术对线椒的货架期进行定性判别研究。实验以常温货架期1、3、5 d的线椒为研究对象,利用主成分分析法(PCA)建立近红外漫反射定性判别模型,在全光谱范围(400~2500 nm)内比较了不同的光谱预处理方法结合不同散射和标准化方法对所建模型的影响。结果表明,采用全光谱下Log(1/R)+None光谱预处理方法建立的模型预测最好,该模型的交互验证相关系数(R_(CV))为0.9455,交互验证误差(SECV)为0.1534,其正确分类率达95.56%~100%,预测准确率达88.89%~97.78%,该模型能够准确地区分不同货架期的线椒鲜果。因此,近红外光谱技术为线椒货架期的鉴别提供了一种新方法。
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近红外光谱对贮藏期樱桃品质的定性判别
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：研究运用近红外光谱技术对贮藏期樱桃进行定性判别。实验的定标模型经过不同预处理和不同光谱波段条件的处理分析,得到在全光谱范围(408.8~2 492.8 nm)内,采用一阶微分结合去离散处理(SNV and D)的方法可以构建最优模型。该模型判别的正确分辨率为100%,预测准确率为90%~96.7%。实验说明,近红外光谱技术对贮藏期樱桃的检测具有适用性。
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基于改进偏最小二乘法的甜椒可溶性固形物和总酸的近红外光谱检测
《浙江农业学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以黄色甜椒为研究对象,利用改进偏最小二乘法(MPLS)建立其近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物(SSC)和总酸含量的数学模型。在400~2 500 nm以及400~980 nm+1 108~1 900 nm 2个波长范围内分别建立了甜椒的SSC和总酸质量分数的定标MPLS模型,并用最优模型进行预测。结果表明,最优的预处理是在400~980 nm+1 108~1 900 nm下建立的模型,SSC采用SNV处理的定标模型较好,交互验证相关系数(RCV)、交互验证标准误差(SECV)分别为0.926 9和0.186 2,预测集的相关系数RP和预测标准误差(SEP)分别为0.924 8和0.158 9;总酸则是采用None处理的模型较好,交互验证相关系数(RCV)、交互验证标准误差(SECV)分别为0.868 0和0.012 5,预测集的相关系数RP预测标准误差(SEP)分别为0.903 8和0.011 1。试验结果说明,基于改进偏最小二乘法对甜椒鲜果SSC和总酸含量的近红外漫反射快速无损检测是可行的,近红外光谱与SSC和总酸含量呈显著相关性。
关键词： 近红外光谱 改进偏最小二乘法 甜椒 可溶性固形物 总酸
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近红外漫反射无损检测蓝莓硬度的研究
《浙江农业学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：为建立近红外漫反射光谱检测蓝莓硬度的数学模型,分别采用质构仪质地多面分析(TPA)和穿刺两种方法,在近红外全波长范围400~2 500 nm扫描蓝莓后,比较不同的光谱预处理方法对模型的影响,并使用最优模型对未知的40个样品进行预测,验证了模型的准确性和稳定性。结果表明,TPA测定的果肉硬度其预测相关系数(R2p)为0.875 2,预测标准误差(SEP)为0.251,相对分析误差(RPD)为2.82;穿刺测定的最大硬度R2p为0.717 8,SEP为0.024,RPD为2.10。因此,试验建立的模型较稳定,能满足实际应用的需求,表明近红外漫反射技术对蓝莓果实硬度的快速无损检测具有可行性。
关键词： 蓝莓 近红外漫反射光谱 TPA硬度 穿刺硬度 无损检测
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近红外漫反射技术检测甜樱桃果实质地研究
《食品工业科技 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以萨米脱樱桃为材料,利用近红外光谱技术研究贮藏过程中樱桃果实质地等方面模型建立的相关问题。实验在可见-近红外光谱(408.8~2492.8 nm)范围内,采用樱桃果实硬度、咀嚼性、回复性作为评价指标,对校正模型的不同预处理进行讨论。研究发现,三个模型在一阶微分导数下,果实硬度最优预处理是改进偏最小二乘法(MPLS)结合标准多元散射校正(SMSC),咀嚼性和回复性最优预处理是改进偏最小二乘法(MPLS)结合标准正常处理(SNV)。硬度、咀嚼性、回复性的校正误差SEC分别为0.110、0.035、0.009,校正相关性系数Rcv分别为0.974、0.949、0.921,预测相对分析误差RPD分别为3.38、3.24、3.27。结果表明,近红外光谱技术对贮藏过程中樱桃果实质地的检测具有可行性。
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1-MCP处理对线椒常温贮藏品质和风味物质的影响
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以线椒鲜果为原料,通过测定其叶绿素、Vc含量和可溶固形物质量分数等指标,并运用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)测定其挥发性物质,研究1-MCP处理对常温贮藏的线椒品质的影响。结果表明:线椒挥发性成分主要由醛类、醇类、酯类组成,占总挥发性物质含量的71.00%~85.92%,1-MCP处理组的整体风味优于对照组(CK),说明1-MCP处理能够起到一定的保鲜作用;在相同贮藏期,1-MCP组的叶绿素与VC含量均高于CK组,并在贮藏6 d时达到最大值,叶绿素含量分别为(24.85±2.37)、(22.36±2.44)mg/100 g,VC含量分别为(30.63±0.67)、(31.48±1.23)mg/100 g,且贮藏9 d、12 d时,2组的叶绿素含量差异显著(P<0.05),0 d、12 d时2组VC含量差异显著(P<0.05);CK组和1-MCP组的SSC分别降低了14.70%和12.48%。这表明1-MCP处理对线椒可以起到保绿作用,并可减缓其Vc含量变化速率,而对其SSC质量分数的影响较小,减缓线椒在常温贮藏期的衰老进程,提高其贮藏品质。
关键词： 线椒 1-MCP GC-MS 叶绿素 VC 可溶性固形物
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货架期线椒内部品质的近红外漫反射光谱检测
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：研究了建立近红外漫反射光谱检测货架期线椒内部品质的数学模型,并对其应用价值进行了评价。采用叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量作为评价指标,在全光谱内(400~2 500 nm)分别建立了货架期线椒的叶绿素a、叶绿素b与类胡萝卜素的定标改进偏最小二乘法(MPLS)模型,并用最优模型进行预测。结果表明:叶绿素a、叶绿素b与类胡萝卜素的校正集的相关系数RC分别为0.907、0.896和0.902;交叉验证误差SECV分别为0.744、1.544和0.336;预测集的相关系数RP分别为0.890、0.924和0.906;预测集的相对误差SEP分别为0.894、1.647和0.361。实验结果说明,线椒中叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素的含量与近红外光谱有显著的相关关系。
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冷藏樱桃内部品质的近红外漫反射光谱检测
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：采用沙蜜豆樱桃为实验材料,对冷藏条件下的樱桃进行定量光谱分析,在全光谱范围(408.8~2 492.8nm)下,选取TSS、TA与TSS/TA作为评价指标,分别进行校正模型的预处理讨论。结果显示:TSS、TSS/TA的最优预处理均是全波长范围下的改进偏最小二乘(MPLS)算法,在一阶微分下的去离散处理(SNV and D)。TA的最优预处理是全波长范围下偏最小二乘(PLS)算法,在一阶微分下的标准多元散射校正(SMSC)处理。TSS、TA、TSS/TA的校正误差SEC分别是,0.432 9,0.037 5,0.576 1。校正相关系数Rcv2分别是0.941 5、0.861 7,0.928 7。预测相对分析误差RPD分别是3.9,3.7,2.7。说明建立的樱桃中TSS、TA、TSS/TA 3个模型稳定性好,能够达到实际应用标准。
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