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摘要:
可溶性固形物含量(SSC)是评价桑椹鲜果品质的重要指标,利用近红外光谱分析技术建立快速、实时无损地检测桑椹鲜果中可溶性固形物的方法.首先用手持式MicroNIR1700型近红外光谱仪采集桑椹的近红外光谱,对光谱进行预处理后,应用偏最小二乘回归(PLS)法建立桑椹鲜果SSC预测模型,并用随机蛙(Random-frog)和自适应重加权采样(CARS)2种方法筛选出最优波长变量,提高PLS模型预测精度.经过1阶求导(1stDer)、标准正态变量变换(SNV)和均值中心化(MNCN)相结合预处理后的全波长光谱PLS模型的预测效果最好,校正集与验证集的相关系数平方(R2)分别为0.916 1和0.925 0,均方根误差分别为0.985 8°Brix和0.654 3°Brix.相较于Random-frog法,用CARS方法优选出19个波长变量,所建PLS模型的预测效果更好,校正集与验证集的R2分别为0.933 2和0.943 4,均方根误差分别为0.782 0°Brix和0.582 8°Brix.研究结果表明,利用手持式MicroNIR 1700型近红外光谱仪结合化学计量学方法,能够用于现场对桑椹鲜果SCC的快速无损检测.
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文献信息
篇名 应用手持式近红外光谱仪检测桑椹可溶性固形物含量的偏最小二乘回归模型建立
来源期刊 蚕业科学 学科 农学
关键词 桑椹 可溶性固形物 手持式近红外光谱仪 偏最小二来回归 波长优选 随机蛙 自适应重加权采样
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 1077-1084
页数 8页 分类号 S886.9
字数 语种 中文
DOI 10.13441/j.cnki.cykx.2016.06.019
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 颜辉 43 529 13.0 21.0
2 李霞 5 40 2.0 5.0
3 刘利 23 185 8.0 13.0
4 郭成 4 14 2.0 3.0
5 梁梦醒 5 14 2.0 3.0
6 熊孟 5 2 1.0 1.0
7 第丹丹 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
桑椹
可溶性固形物
手持式近红外光谱仪
偏最小二来回归
波长优选
随机蛙
自适应重加权采样
研究起点
研究来源
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
蚕业科学
双月刊
0257-4799
32-1115/S
大16开
江苏省镇江市中国农业科学院蚕业研究所
28-23
1963
chi
出版文献量(篇)
2881
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12
总被引数(次)
23392
论文1v1指导