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摘要:
利用高光谱技术研究柑橘不同部位的糖度预测模型,将花萼、果梗和赤道部位的高光谱信息分别建立与其对应部位糖度的预测模型,建立基于偏最小二乘(Least squares regression,PLSR)、主成分回归 (Principal component regression,PCR)和多元线性回归(Stepwise multivariate linear regression,SMLR)预测模型,3种预测模型中PLSR模型检测效果最好,通过Norris derivative预处理方法对花萼光谱数据进行处理后,预测集相关系数rpre=0.950,预测集均方根误差RMSEP=0.636°Brix.结果表明,采用柑橘不同部位的高光谱信息与对应糖度预测模型是可行的,花萼部位所建立模型的效果优于果梗、赤道部位,因此花萼部位可作为优先选择的光谱检测部位,这对于指导实际检测分级生产中柑橘的摆放位置具有重要意义;采用PLSR方法建立柑橘花萼、果梗和赤道部位的高光谱信息与平均糖度的预测模型时,花萼部位模型效果最好,预测集相关系数rpre=0.913,预测集均方根误差RMSEP=0.621°Brix,建模效果相较于对应部位光谱与糖度模型差,因此,采用柑橘全部果肉的平均糖度与采集部位光谱建立糖度预测模型具有一定的局限性.
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文献信息
篇名 基于高光谱技术的柑橘不同部位糖度预测模型研究
来源期刊 食品与机械 学科
关键词 高光谱技术 柑橘 糖度预测模型 无损检测
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 51-54
页数 4页 分类号
字数 3834字 语种 中文
DOI 10.13652/j.issn.1003-5788.2017.03.011
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 介邓飞 华中农业大学工学院 6 28 3.0 5.0
2 杨杰 华中农业大学工学院 7 49 3.0 7.0
3 彭雅欣 华中农业大学工学院 1 2 1.0 1.0
4 连裕翔 华中农业大学工学院 2 6 2.0 2.0
5 张登 华中农业大学工学院 1 2 1.0 1.0
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高光谱技术
柑橘
糖度预测模型
无损检测
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食品与机械
月刊
1003-5788
43-1183/TS
大16开
长沙市赤岭路9号
42-83
1985
chi
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