灵武长枣蔗糖含量的高光谱无损检测

• 作者: 万国玲 何建国 刘贵珊 张翀 杨晓玉 程丽娟 马超
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 灵武长枣 蔗糖 可见-近红外 高效液相色谱
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 安全检测
• 页码范围: 285-291
• 页数: 7页
• 分类号: TS255.7
• 字数: 4669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20180508-119

摘要

利用高效液相色谱法检测蔗糖含量,同时运用高光谱成像技术结合化学计量方法建立蔗糖预测模型;通过竞争性自适应加权(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法、连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)和无信息消除变量(uninformative variable elimination,UVE)降维处理,建立特征波段和全波段的主成分回归(principal component regression,PCR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(multivariable linear regression,MLR)模型.结果表明,采用蒙特卡洛方法剔除异常样本后,相关系数由0.611增大到0.846;正交信号校正法预处理效果最佳,RC和RP分别为0.853和0.794;利用SPA、UVE、CARS、CARS+SPA和CARS+UVE五种方法提取了5、21、17、10、18个特征变量,其中CARS-PCR模型最好,校正集、预测集的相关系数为0.861、0.843,校正集、预测集的均方根误差为0.013 mg/g和0.014 mg/g.综上,高光谱成像技术可以实现长枣蔗糖含量的预测,为更深一步探讨枣的内部品质提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何建国	宁夏大学农学院农产品无损检测实验室	93	716	16.0	22.0
2	刘贵珊	宁夏大学农学院农产品无损检测实验室	58	454	13.0	19.0
3	马超	宁夏大学物理与电子电气工程学院	15	47	4.0	6.0
4	杨晓玉	宁夏大学农学院农产品无损检测实验室	6	34	4.0	5.0
5	程丽娟	宁夏大学农学院农产品无损检测实验室	6	11	2.0	3.0
6	万国玲	宁夏大学农学院农产品无损检测实验室	5	11	2.0	3.0
7	张翀	宁夏大学农学院农产品无损检测实验室	4	6	1.0	2.0