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基于电子舌分析建立西瓜品质特性的预测模型

文献类型： 中文期刊

作者： 李闪闪 1 ; 温雪珊 2 ; 闫博宇 3 ; 吕莹果 1 ; 张超 4 ;

作者机构： 1.河南工业大学粮油食品学院

2.果蔬农产品保鲜与加工北京市重点实验室

3.农业农村部蔬菜产后处理重点实验室

4.北京市农林科学院农产品加工与食品营养研究所

关键词： 西瓜;电子舌;品质预测

期刊名称： 中国瓜菜

ISSN： 1673-2871

年卷期： 2024 年 005 期

页码： 53-63

摘要： 为了探索电子舌技术快速检测西瓜内部品质的方法，以L600西瓜为试验材料，利用电子舌技术对200个西瓜的味觉成分进行检测，用传统检测法测定可溶性固形物、可滴定酸、水分、维生素C和总酚含量，糖酸比及pH，采用偏最小二乘法、随机森林、支持向量机和K-近邻算法建立品质的预测模型。结果表明，在生长过程中，西瓜的可溶性固形物含量、糖酸比、维生素C含量和总酚含量呈升高趋势，pH呈先升高后下降的变化趋势，可滴定酸和水分含量呈逐渐下降趋势。在模型预测结果中，西瓜可溶性固形物含量、糖酸比、pH和水分含量等指标的模型预测效果优于可滴定酸、维生素C和总酚含量。随机森林算法对西瓜可溶性固形物含量、可滴定酸含量、糖酸比和水分含量的预测RP~2分别为0.884、0.798、0.891和0.875，分别比偏最小二乘法提高了16.9%、19.1%、21.6%和13.6%；偏最小二乘法对pH的预测RP~2为0.881，比支持向量机算法提高了31.7%;K-近邻算法对维生素C和总酚含量的预测RP~2为0.731和0.753，分别比随机森林算法提高了1.67%和24.5%。以上结果表明应用电子舌技术预测西瓜的内部品质是可行的。

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