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摘要:
基于微型光谱仪搭建一台体积小、易操作的猕猴桃可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)检测装置,并用该装置采集了‘华优’、‘徐香’和‘西选’3个品种猕猴桃的近红外光谱,利用不同特征波长提取方法从全光谱中提取特征波长,并比较不同方法提取的特征波长及全光谱对3个品种猕猴桃SSC的偏最小二乘模型预测精度的影响;用斜率/截距算法结合‘华优’猕猴桃大样本模型,预测‘徐香’和‘西选’猕猴桃的SSC.结果表明,连续投影算法对于模型简化效果最好,其对‘华优’、‘徐香’和‘西选’猕猴桃大样本的预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.583、0.678°Brix和0.646°Brix;用斜率/截距算法对‘华优’猕猴桃SSC模型进行校正时,仅用10个‘徐香’和50个‘西选’猕猴桃便能有效地提高对SSC的预测性能,其RMSEP分别为0.966°Brix和0.875°Brix.本研究为进一步构建精度更高、更便捷的微型集成式猕猴桃SSC检测仪提供理论依据.
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文献信息
篇名 斜率/截距算法在猕猴桃可溶性固形物含量便携式检测中的应用
来源期刊 食品科学 学科 农学
关键词 猕猴桃 可溶性固形物 近红外光谱 便携式 斜率/截距算法
年,卷(期) 2018,(14) 所属期刊栏目 成分分析
研究方向 页码范围 257-262
页数 6页 分类号 O657.33|S662.1
字数 5496字 语种 中文
DOI 10.7506/spkx1002-6630-201814038
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 李倩倩 西北农林科技大学机械与电子工程学院 10 55 4.0 7.0
2 郭文川 西北农林科技大学机械与电子工程学院 94 1684 25.0 37.0
3 刘大洋 西北农林科技大学机械与电子工程学院 4 54 3.0 4.0
4 杨彪 西北农林科技大学机械与电子工程学院 5 11 2.0 3.0
5 李伟强 西北农林科技大学机械与电子工程学院 3 11 3.0 3.0
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食品科学
半月刊
1002-6630
11-2206/TS
大16开
北京市西城区禄长街头条4号
2-439
1980
chi
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