基于Stacking框架的蓝莓硬度预测可溶性固形物含量及维生素C模型构建

摘要：

目的 探索一种基于蓝莓的质量和硬度快速、无损预测其可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)与维生素C(vitamin C,VC)含量的方法,为蓝莓化学成分的预测提供一种新思路.方法 通过对蓝莓质量、硬度与SSC、VC相关性分析后,建立基于一维特征的质量和硬度预测SSC与VC模型.其次,对硬度添加多项式特征做升维处理,同一维进行相同研究.最后,对比Stacking框架与单一模型、及添加多项式特征的预测效果.结果 一维特征条件下,基于Stacking框架的硬度预测SSC与VC的决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.873、0.875,预测效果优于质量与单模型预测;多维特征条件下,硬度添加到3次方时预测SSC效果最佳,R2为0.889;添加到12次方时预测VC含量效果最佳,R2为0.890,预测效果均好于一维特征.结论 Stacking框架结合添加多项式特征在蓝莓硬度快速、无损预测其SSC及VC方面具有良好的潜力,为蓝莓品质检测提供新途径.

关键词：Stacking框架、添加多项式特征、蓝莓、理化指标

所属期刊栏目：14

分类号：TP311.52;F207;G222

资助基金：黑龙江省自然科学基金项目;中央高校基金科研业务费专项基金项目

在线出版日期：2023-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：137-143