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苹果产地差异对可溶性固形物近红外光谱检测模型影响的研究

文献类型： 中文期刊

作者： 樊书祥 1 ; 黄文倩 1 ; 郭志明 1 ; 张保华 1 ; 赵春江 1 ; 钱曼 1 ;

作者机构： 1.西北农林科技大学机械与电子工程学院;北京市农林科学院北京农业智能装备技术研究中心

关键词： 苹果;产地;近红外光谱;可溶性固形物

期刊名称： 分析化学

ISSN： 0253-3820

年卷期： 2015 年 02 期

页码： 239-244

收录情况： SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为更好地利用近红外光谱预测苹果可溶性固形物含量,减少产地差异对近红外光谱检测模型的影响,以4种不同产地的富士苹果为研究对象,采用基于x-y共生距离的样本划分方法分别对不同产地的苹果选取代表性样本作为校正集,利用偏最小二乘算法,建立和比较单一产地和混合产地下的苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型,并结合竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)对苹果可溶性固形物的建模变量进行筛选。相比单一产地和其它混合产地模型,混合所有4种苹果产地的校正集样本建立的模型取得了最好的预测结果,另外,结合CARS-SPA筛选的16个特征波长,模型得到了进一步简化,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.978和0.441°Brix。结果表明,利用多个产地的苹果样本建立的混合模型,结合有效特征波长,可提高对苹果可溶性固形物含量的预测精度,减小产地差异对可溶性固形物近红外光谱检测的影响。

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