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摘要:
采用近红外光谱法结合化学计量学方法对桃果实的可溶性固形物(SSC)含量、总酸(TA)含量、糖酸比和硬度等4种品质进行快速检测,研究不同光谱预处理算法对模型的影响,建立偏最小二乘法(PLS)预测模型.建模前,采用方差分析和Pearson相关性分析研究几种指标的关系.桃果实贮藏期的SSC含量、TA含量、糖酸比和硬度最优PLS模型的校正集相关系数分别为0.93,0.69,0.74和0.97;验证集相关系数分别为0.79,0.69,0.68和0.95.交互验证均方根误差(RMSECV)为0.56,0.11,4.24和8.81,预测集均方根误差(RMSEP)为0.89,0.10,6.02和16.22.试验结果表明,近红外光谱对桃果实SSC含量和硬度的快速检测是可行性的,TA含量和糖酸比的预测算法需进一步优化.本研究为实际生产中近红外光谱对桃果实低温贮藏品质无损检测与质量控制提供技术参考.
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文献信息
篇名 基于近红外光谱对桃果实低温贮藏品质的定量检测
来源期刊 中国食品学报 学科
关键词 低温贮藏 桃果实 近红外光谱 化学计量学 无损检测
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 分析与检测|Analysis and Detection
研究方向 页码范围 355-362
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.16429/j.1009-7848.2021.05.042
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中国食品学报
月刊
1009-7848
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16开
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