基于可见-近红外光谱预测灵武长枣脆度及模型优化

• 作者: 何建国 吴龙国 强锋 王松磊 王芹志 贺晓光
• 来源期刊: 食品与发酵工业
• 关键词: 可见-近红外光谱 灵武长枣 脆度 模型优化
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 分析与检测
• 页码范围: 205-211
• 页数: 7页
• 字数: 4432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201703036

摘要

利用可见-近红外光谱对在4℃下冷藏24 h的灵武长枣脆度进行检测,并建立了最优模型.通过400～1 000 nm高光谱成像系统采集了112个长枣图像,对原始光谱与经SNV,MSC、S-G、1ST、2ND、SNV+ 1ST、MSC+ 1ST、SNV+ 2ND、MSC+ 2ND、SNV+ S-G、MSC+ S-G预处理后光谱的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行了对比分析;采用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权法(CARS)提取特征波长,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型;将经预处理后的简化PLSR模型与全波段PLSR模型进行了对比分析.结果表明,采用标准归一化法(SNV)预处理后的PLSR模型优于原光谱及其他预处理方法;提取特征波长后建立的CARS-PLSR模型优于CARS-PCR模型和全波段PLSR模型,其相关系数(RP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.919、1.121.这表明,基于可见-近红外光谱检测冷藏灵武长枣脆度是可行的,SNV-CARS-PLSR模型最佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王松磊	宁夏大学农学院	74	455	12.0	17.0
5	何建国	宁夏大学农学院	93	716	16.0	22.0
9	贺晓光	宁夏大学农学院	101	605	13.0	19.0
10	吴龙国	宁夏大学土木水利工程学院	38	257	9.0	15.0
11	强锋	宁夏大学农学院	5	32	3.0	5.0
12	王芹志	宁夏大学农学院	4	17	2.0	4.0