多品种苹果可溶性固形物近红外无损检测通用模型研究

摘要：

苹果可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)是影响果实质量的重要因素,利用近红外光谱(NIR)技术则可以实现对苹果SSC的无损检测.为获得稳健的多品种苹果无损检测通用模型,本研究将模型更新方法与变量筛选方法相结合,对红富士(Red Fuji)、青苹果(Green apple)、黄元帅(Golden Delicious)、红玫瑰(Rose)和乐淇(Lokit)等5个品种苹果的SSC进行无损检测.结果表明,更新后的新模型可以实现对5个品种苹果的SSC的高精度预测,此时模型预测均方根误差(RMSEP)为0.698％,预测相关系数(Rp)为0.904,预测偏差为0.074％,范围误差比(RPD)可达2.340.为识别和提取光谱的重要信息波段,还采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和无信息变量消除算法(UVE)3种波段筛选方法优化模型.结果表明,CARS更能有效地选取出有效变量,建立的模型对新品种苹果的预测性能有明显改善,RMSEP为0.587％,Rp为0.928,预测偏差减少到?0.052％,RPD=2.684.

关键词：苹果、近红外光谱、无损检测、通用模型、模型更新、波段筛选、自适应重加权、连续投影算法、无信息变量消除

所属期刊栏目：41

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金;江西省国家科技奖后备培育项目

在线出版日期：2022-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：237-244