基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
本文利用可见–近红外高光谱检测技术对枣醋发酵过程中还原糖含量和酒精度进行了定量分析,并通过偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型,同时采用无信息变量消除法(UVE)、竞争性自适应加权算法(CARS)和遗传算法(GA)对整个谱区进行光谱特征波长变量筛选,以决定系数(R2)、预测标准偏差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)以及最佳主因子数作为模型质量的评价指标。其中用CARS法挑选波长后对模型的优化效果最佳,还原糖含量和酒精度CARS-PLS模型的R2分别达到0.9045和0.8993,RMSEP为1.3635和1.2878,RPD为3.24和3.58,最佳主因子数为7和8。结果表明:进行变量筛选可提高枣醋酿造过程中还原糖含量和酒精度模型准确度和稳定性,降低解析难度,达到优化模型的作用,可见–近红外高光谱检测技术可实现枣醋发酵液中还原糖含量和酒精度的快速、定量、精确分析。
推荐文章
巴山木竹蛋白质可见/近红外光谱定量分析模型研究
巴山木竹
蛋白质
可见/近红外光谱
定量分析
基于近红外技术的蛹虫草成分快速定量分析研究
近红外技术
蛹虫草成分
定量分析
发酵液中乙醇含量的近红外光谱NIRS定量分析与验证
近红外光谱
发酵
乙醇含量
预测模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 枣醋发酵液中还原糖含量和酒精度的可见–近红外高光谱快速定量分析
来源期刊 农业科学 学科 农学
关键词 枣醋 高光谱检测技术 定量分析 还原糖 酒精度
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 322-329
页数 8页 分类号 S5
字数 语种
DOI
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 张海红 宁夏大学农学院 52 207 7.0 11.0
2 李子文 宁夏大学农学院 10 19 3.0 3.0
3 吴宝婷 宁夏大学农学院 5 4 1.0 2.0
4 李冬冬 宁夏大学农学院 15 29 3.0 4.0
5 贾柳君 宁夏大学农学院 9 15 3.0 3.0
6 蒋慧霞 宁夏大学农学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2013(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
枣醋
高光谱检测技术
定量分析
还原糖
酒精度
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
农业科学
月刊
2164-5507
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
822
总下载数(次)
6
总被引数(次)
0
论文1v1指导