基于混合线性分析的苹果糖度近红外光谱检测

摘要：

将主要用于纯组分定量分析的混合线性分析法的一种变形算法(HLA/XS法)移植到苹果糖度这一非纯组分含量指标的近红外光谱检测中,并与偏最小二乘法(PLS)进行比较.应用结果表明,虽然最佳的HLA/XS校正模型(18个主因子)比最佳PLS校正模型(11个主因子)复杂,但其精度却明显优于PLS模型:利用校正集的28个苹果样本建立的糖度HLA/XS校正模型,其相关系数r2和校正标准偏差SEC分别为0.925 09和0.406 18;该校正模型经预测集的11个样本验证,r2和预测标准偏差SEP分别达到0.876 11和0.484 80.HLA/XS糖度模型对苹果光谱的SEC和SEP分别比PLS法的SEC(0.414 73)和SEP(0.504 73)减小了2%和3.9%.结果表明,在诸如苹果糖度这一类农产品品质综合指标(非纯组分含量指标)的光谱检测中,应用混合线性分析法(HLA/XS)进行定量分析是可行的.并且其结果可与偏最小二乘法(PLS)的结果相同.

关键词：混合线性分析法、偏最小二乘法、苹果、糖度、近红外光谱

所属期刊栏目：37

分类号：TS207.3;O657.33(食品工业)

资助基金：中国科学院资助项目30370813;广东省博士启动基金20040299009

在线出版日期：2006-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：149-151,163