【摘 要】
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利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法。以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行
【机 构】
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华南农业大学电子工程学院; 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室; 国家柑橘产业技术体系机械研究室; 华南农业大学工程学院;
【基金项目】
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国家现代农业产业技术体系建设专项资金(CARS-27);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20124404120006)
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利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法。以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行特征变量的选择,通过偏最小二乘法(PLS)和前馈反向传播神经网络法(BPNN)建立预测模型,分析了火龙果果皮对SSC模型预测精度的影响。实验结果表明:采用平滑去噪(MAS)效果最优,PLS模型的交叉验证相关系数(Rcv)为0.8635,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.6791,可提高火龙果可溶性固形物模型精度;通过SPA算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,采用优选的15个特征变量建立的BPNN预测模型的预测相关系数(RP)为0.8411,预测均方根误差(RMSEP)为0.8171;果皮对建模结果会产生一定的影响,完整果PLS模型的(RP)为0.8999,RMSEP为0.7208;果肉PLS模型的RP为0.9304,RMSEP为0.5291,果肉SSC模型比完整果SSC模型的预测能力略高。研究结果表明基于高光谱技术采集的火龙果漫反射光谱进行SSC无损检测具有可行性。
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