基于近红外光谱的不同产地苹果货架期鉴别方法

摘要：

提出了一种基于近红外漫反射光谱技术的不同产地苹果货架期鉴别方法.从市场上购买山东和陕西的富士苹果各20个,分别对购买当日和存放1周(7d)后的样品进行光谱测试,分析表明一周后不同品种样品光谱在1 420am和1 630nm处吸光度值均有不同程度的增大.通过主成分分析研究了样品产地对不同货架期样品光谱的影响,将总贡献率为97.78%的前15个特征变量作为输入,建立基于径向神经网络的有监督式近红外光谱不同产地苹果货架期的快速鉴别模型,从四类样品光谱中选择20个作为预测集.实验结果表明,所建模型对校正集和预测集识别率均为100%,其中18个预测样品准确率高于93%.本研究为实现不同产地苹果货架期的快速无损检测提供了新方法,具有很好的应用前景及使用价值.

关键词：近红外光谱、主成分分析、径向神经网络、货架期

所属期刊栏目：38

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家863计划2007AA10Z216;浙江省科技计划2009F70016

在线出版日期：2011-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：86-91