食品科学 ›› 2018, Vol. 39 ›› Issue (14): 257-262.doi: 10.7506/spkx1002-6630-201814038
李倩倩,刘大洋,杨彪,李伟强,郭文川*
LI Qianqian, LIU Dayang, YANG Biao, LI Weiqiang, GUO Wenchuan*
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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