近红外光谱变量选择及其在苹果可溶性固形物含量无损速测中的应用

论文摘要

目的采用近红外光谱技术,筛选有效变量对苹果可溶性固形物含量进行无损快速检测。方法以改进无变量信息消除算法为变量筛选方法,采用多元线性回归算法建立校正模型,采用外部盲样对模型进行预测准确度评价。结果基于改进无信息变量消除算法,筛选1391、1435、1521、1589nm4个关键波长作为变量,其所建校正模型的测定系数为0.6823,校正误差均方根为1.06,交互验证测定系数为0.6780,交互验证误差均方根为1.06。外部验证测定系数为0.6585,预测误差均方根为1.07。经F检验,预测模型的预测值与测定值之间具有显著相关性。结论该方法基本能够满足苹果可溶性固形物含量无损快速检测的需求,并可为水果可溶性固形物含量无损快速检测仪器的研制提供一定的技术参考。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张鹤冬,吴静珠,韩平,王纪华,王冬

关键词: 近红外光谱,无信息变量消除,可溶性固形物含量,苹果

来源: 食品安全质量检测学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,轻工业手工业

单位: 北京农业质量标准与检测技术研究中心,农业部农产品质量安全风险评估实验室(北京),食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学),农业部(华北)都市农业重点实验室

基金: 北京市农林科学院创新能力专项储备性研究课题(KJCX20180409),农业部农产品质量安全风险评估实验室(北京)开放课题(KFKT201702),食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学)开放课题(BUBD-2017KF-11)~~

分类号: O657.33;TS255.7

页码: 209-214

总页数: 6

文件大小: 1337K

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