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摘要:
快速检测活体水果内部品质对于确定水果最佳采摘时机和果园信息化管理具有重要意义.以南方棚栽葡萄为研究对象,应用光谱技术对处于生长期的四个葡萄品种的可溶性固体含量(SSC)进行现场测试.分别采用偏最小二乘法(PLS)回归、潜变量人工神经网络(LV-ANN)和潜变量支持向量机(LV-SVM)三种方法为光谱建模集建立了SSC校正模型.用验证集对模型的预测性能进行了评价.与PLS和LV-ANN模型相比,LV-SVM模型的预测性能最佳.实验结果表明,将光谱技术与LV-SVM建模法相结合适用于果园葡萄活体可溶性固体含量无损检测.
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文献信息
篇名 基于光谱技术的葡萄活体可溶性固体含量在线检测研究
来源期刊 红外 学科 农学
关键词 葡萄 可溶性固体含量 在线检测 光谱分析
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 43-48
页数 分类号 S123
字数 3169字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-8785.2012.10.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨海清 浙江工业大学信息工程学院 40 171 7.0 12.0
2 吕刚 浙江工业大学信息工程学院 5 35 2.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
葡萄
可溶性固体含量
在线检测
光谱分析
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外
月刊
1672-8785
31-1304/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-290
1980
chi
出版文献量(篇)
3030
总下载数(次)
11
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