近红外光谱结合CARS-PLS模型检测草莓可溶性固形物含量研究

• 作者: 唐春华 彭碧宁 曾川 梁玉英 蔡德玲
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 工学
• 关键词: 草莓 近红外光谱 CARS-PLS模型 可溶性固形物含量 无损检测 光谱分析
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 贮运加工·检测分析
• 页码范围: 185-188
• 页数: 4页
• 分类号: TS255.7
• 字数: 3844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2020.08.045

摘要

为了实现对草莓内部可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)客观、准确、快速和无损检测,采用近红外光谱结合竞争性自适应重加权算法采样(CARS)变量选择以及多变量校正分析的测定方法.164个草莓样本被分成校正集(123个)和预测集(41个).基于全光谱数据,通过CARS算法获得了可以表征原始光谱信息的117个特征光谱变量.全光谱变量和特征光谱变量分别作为输入构建了偏最小二乘回归PLS和多元线性回归MLR模型,通过比较3类模型发现,基于特征光谱的PLS模型(即CARS-PLS模型)对草莓内部可溶性固形物含量测定性能最优,针对预测集样本,模型预测相关系数rp和均方跟误差RMSEP分别为0.950 9和0.335 2.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡德玲		2	0	0.0	0.0
2	唐春华		18	50	5.0	6.0
3	梁玉英		2	0	0.0	0.0
4	曾川		2	0	0.0	0.0
5	彭碧宁		2	0	0.0	0.0