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摘要:
基于实验室自行搭建的可见-近红外光谱系统,以市售生鲜紫薯为研究对象,探讨其花青素、可溶性固形物(soluble solid contents,SSC)以及总糖(total sugars,TS)的同时快速无损检测方法.对紫薯原始光谱进行SG(Savitzky-Golay)平滑、标准正态变量变换以及一阶求导预处理,然后用偏最小二乘回归法进行建模分析.对于花青素和TS,经SG平滑结合一阶求导预处理的模型预测效果最佳;对于SSC,经SNV预处理的模型预测效果最好.针对紫薯各参数最佳预处理光谱采用竞争性自适应加权算法进行波长筛选,再次建立模型.花青素模型预测集的相关系数为0.9421,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.2259 mg/g;SSC模型预测集相关系数为0.9431,RMSEP为0.8787°Brix;TS模型预测集的相关系数为0.9253,RMSEP为0.2443%.结果显示,利用可见-近红外光谱可以实现对生鲜紫薯的花青素、SSC以及TS的同时快速无损检测,对生鲜紫薯品质的快速无损检测分选有着重要的实用意义.
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文献信息
篇名 生鲜紫薯花青素等多品质参数的可见-近红外快速无损检测
来源期刊 食品科学 学科 工学
关键词 可见-近红外光谱 无损检测 紫薯 花青素 可溶性固形物 总糖
年,卷(期) 2018,(16) 所属期刊栏目 成分分析
研究方向 页码范围 227-232
页数 6页 分类号 TP722.4
字数 3527字 语种 中文
DOI 10.7506/spkx1002-6630-201816033
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 彭彦昆 中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心 135 1809 24.0 36.0
2 房晓倩 中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心 6 30 3.0 5.0
3 王凡 中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心 23 80 5.0 8.0
4 卜晓朴 中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心 5 11 2.0 3.0
5 王文秀 中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心 26 155 7.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
可见-近红外光谱
无损检测
紫薯
花青素
可溶性固形物
总糖
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
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
出版文献量(篇)
24602
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47
总被引数(次)
348406
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