斜率/截距算法在猕猴桃可溶性固形物含量便携式检测中的应用

摘要：

基于微型光谱仪搭建一台体积小、易操作的猕猴桃可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)检测装置,并用该装置采集了‘华优’、‘徐香’和‘西选’3个品种猕猴桃的近红外光谱,利用不同特征波长提取方法从全光谱中提取特征波长,并比较不同方法提取的特征波长及全光谱对3个品种猕猴桃SSC的偏最小二乘模型预测精度的影响;用斜率/截距算法结合‘华优’猕猴桃大样本模型,预测‘徐香’和‘西选’猕猴桃的SSC.结果表明,连续投影算法对于模型简化效果最好,其对‘华优’、‘徐香’和‘西选’猕猴桃大样本的预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.583、0.678°Brix和0.646°Brix;用斜率/截距算法对‘华优’猕猴桃SSC模型进行校正时,仅用10个‘徐香’和50个‘西选’猕猴桃便能有效地提高对SSC的预测性能,其RMSEP分别为0.966°Brix和0.875°Brix.本研究为进一步构建精度更高、更便捷的微型集成式猕猴桃SSC检测仪提供理论依据.

关键词：猕猴桃、可溶性固形物、近红外光谱、便携式、斜率/截距算法

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分类号：O657.33;S662.1(分析化学)

资助基金：“十二五”国家科技支撑计划项目2015BAD19B03-02

在线出版日期：2018-08-30（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：257-262