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摘要:
应用拉曼光谱结合化学计量学方法对蜂蜜果糖和葡萄糖含量进行了定量分析。用自适应迭代重加权惩罚最小二乘(adaptive iteratively reweighted penalized least squares,airPLS)算法进行基线校正,用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法筛选变量,分别用线性的偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归算法和非线性的支持向量机(support vector machines,SVM)回归算法建立定量校正模型,并进行预测。2种模型都有较好的预测结果。对果糖,SVM模型预测值与高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC)测定值的相关系数(R)和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.902和1.401,略优于PLS模型(R为0.892,RMSEP为1.604);对葡萄糖,PLS模型的R和RMSEP分别为0.968和0.669,优于SVM模型(R为0.933,RMSEP为1.410)。结果表明拉曼光谱结合化学计量学方法可快速无损测定蜂蜜果糖和葡萄糖含量。
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文献信息
篇名 拉曼光谱法无损检测蜂蜜中的果糖和葡萄糖含量
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 无损检测 拉曼光谱 葡萄糖 蜂蜜 果糖含量 偏最小二乘法 支持向量机法
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 农产品加工工程
研究方向 页码范围 249-255
页数 7页 分类号 S896.1
字数 5836字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.06.030
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 李水芳 中南林业科技大学理学院 32 343 12.0 17.0
2 单杨 22 341 11.0 18.0
3 李姣娟 中南林业科技大学理学院 32 349 13.0 17.0
4 张欣 42 223 7.0 14.0
5 黄自知 中南林业科技大学理学院 14 73 5.0 8.0
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偏最小二乘法
支持向量机法
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农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
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