基于可见/近红外光谱的南丰蜜桔可溶性固形物预测模型优化研究
利用可见/近红外光谱技术对蜜桔可溶性固形物含量进行检测研究.采用QualitySpec型光谱仪采集蜜桔的可见/近红外透射光谱,结合多种预处理方法、三种变量优选方法以及三种建模方法进行对比研究.经比较发现,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)结合多元线性回归(MLR)建立的蜜桔SSC模型效果有很大提升,变量数从401减少到27,预测相关系数由0.949上升为0.973,预测均方根误差下降了0.135,因子数下降到1.结果表明,可见/近红外漫透射光谱结合CARS方法联合MLR建模能有效优化蜜桔SSC预测模型.
可见/近红外光谱、漫透射、CARS、多元线性回归、可溶性固形物、蜜桔
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TS255.1(食品工业)
国家自然科学基金30760101;国家科技支撑计划2007BAD61B07;留学人员科技活动项目2012
2013-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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