【摘 要】
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为了利用便携式近红外光谱仪实现苹果糖度快速无损的现场检测。利用K-S算法划分样本集,偏最小二乘法和间隔最小二乘法算法优选苹果糖度的最佳波长区间,对比分析9种预处理组合
【基金项目】
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北京市教委科技重点规划项目(KZ201310011012)
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为了利用便携式近红外光谱仪实现苹果糖度快速无损的现场检测。利用K-S算法划分样本集,偏最小二乘法和间隔最小二乘法算法优选苹果糖度的最佳波长区间,对比分析9种预处理组合,建立苹果糖度的近红外预测模型。结果表明:使用偏最小二乘法选出优化糖度区间为1 198～670 cm-1,使用一阶求导、S-G卷积平滑和标准归一化处理后的模型预测性较好,校正集的相关系数和均方根系数分别为0.922 3和0.423,预测集的相关系数和均方根系数分别为0.918 9和0. 237。研究表明,利用精度较低的便携式光谱仪器可以快速、无损地现场检测出苹果糖度。
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