文档介绍：万方数据
基于惴ǖ慕焱夤馄准觳梨可溶性固形物含量①光谱实验室易克传∞淞肌罢判挛高连兴②实验部分时测定等优点,已广泛应用于果蔬品质的检测卅T诠叩慕焱夤馄追治鲋校1淞亢头椒的选择是极其重要的一步,选取适合的建模变量和方法可有效提高模型预测精度,减少噪音信息的影响R蛭@娴目扇苄怨绦挝锇苋苡谒奶恰⑺帷⑽睾涂笪镏实榷嘀殖煞郑且桓龈丛的综合指标,光谱扫描时,近红外区域可能存在大量含氢基团倍频与合频吸收,造成在整个近红外区域内,存在一定程度的信息冗余;而在某些近红外区域,梨的光谱信息与其淙狈ο喙性,造成一定的噪音信息。目前,大多研究都是采用经典的偏最/或间隔偏最\ⅲ构兰品讲罾大,降低了模型的精度和稳定性。本研究采集了梨的漫反射近红外光谱,尝试应用联合区间偏最\乘方法来建立梨的测模型,并与蚷饶P图觳饨峁辛吮冉稀蛐透道镆侗浠唤焱夤馄滓附带光谱采集与分析软件,美国公司籛一型数字折射仪虾>芸蒲б瞧饔邢薰。第卷,第月摘要为了提高近红外光谱技术在梨的可溶性固形物含量觳庵械木ǘ群臀榷ㄐ裕圆杉近红外光谱技术蚓哂屑虻ァ⒖焖佟⑽尬廴尽⑽耷按怼⑽奁苹敌浴⒃谙呒觳饧岸嘧榉滞仪器与试剂原始光谱进行标准归一化ご恚捎昧:锨淦睿痓乘法⒘薙的预测模型;通过交互验证法确定了模型的主成分因子数,以预测时的相关系数鉷驮げ饩礁蟛作为评价指标对模型预测结果进行了分析,并与经典偏最小二乘P汀⒓涓羝钚《P徒辛比较。结果表明。利用ǖ脑げ饽P偷淖钣抛楹习龉馄浊洳⒘:个子区间和个主成分因子,⑽匏鸺觳饫嬷锌扇苄怨绦挝锖俊关键词近红外光谱;联合区间偏最、乘;梨;可溶性固形物含量中图分类号:.;文献标识码:文章编号:.——琋安徽科技学院机械与车辆教研室安徽省凤阳县东华路沈阳农业大学工程学院农业机械教研室沈阳市东陵路①国家自然科学基金资助项目②:;:.作者简介:易克传,男,安徽省凤阳县入,副教授。硕士,,男,辽宁省兴城市人,教授,,主要从事农产品收获与加工机械研究工作。收稿日期:—一;接受日期:——
万方数据
结果与讨论中华水晶梨,产自河北赵州,年鹿河谒⑹谐 J匝橛玫睦孀苎肥觯机选取其中个样品作为校正集,用于建立预测模型,其余个样品作为预测集,用于验证模型。将梨的表皮清理干净,依次编号,在实验室中静置,使其整体温度与环境温度一致匝榛境温度控制为‘;每个样品在赤道部位标记龅间隔约,然后进行光谱扫描和可溶性采用近红外光谱仪进行光谱扫描,以仪器内置背景为参比,通过漫反射式积分球附件进行光谱采集,扫描波数范围为。,扫描次数次,分辨率ā2杉嫜飞个标记部位的光谱,将霾课坏钠骄馄鬃魑8醚返脑脊馄住采集完光谱后,将每个样品的霰昙遣课蝗テぃ〕龉猓烦龉捎檬终凵湟墙舛āH个标记部位的骄底魑U隼娴腟值。结果如表尽为便于比较,采用.⒗婵扇苄怨绦挝锖磕P褪保匀徊捎媒换パ橹しㄈ范ㄖ鞒煞数,优化模型的相关参数;以梨的U喙叵凳尺、预测集相关系数遬⒔换パ橹ぞ,作为评价模型的有效指标。,得样品的原始近红外光谱,如图尽外界环境不稳定而造成了基线漂移;同时