不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型建立及优化

摘要：

应用近红外漫透射光谱检测技术对不知火杂柑的可溶性固形物(SSC)进行在线检测具有十分重要的意义.研究变量筛选方法对不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型的影响,为实现其快速、准确的在线检测分级奠定基础.实验把形状不整、内藏瓤瓣的不知火杂柑作为研究对象,选取560~930 nm的光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立不知火杂柑可溶性固形物的在线检测模型,并讨论不同的光谱预处理方法(卷积平滑(S-G)、一阶微分(1st derivatives)等),不同的变量筛选方法(移动窗口偏最小二乘法MWPLS、遗传算法GA、连续投影SPA)对PLS所建预测模型性能的影响.经对比,多元散射校正(MSC)能有效地消除光散射的影响,遗传算法能大大地降低了建模的波长点数,缩短了建模时间,改善模型预测精度.其最优PLS模型的RP=0.956,RMSEP=0.380,RC=0.967,RMSEC=0.340.实验表明在线检测不知火杂柑的可溶性固形物是完全可行的.

关键词：不知火杂柑、近红外漫透射光谱、在线检测、可溶性固形物、变量筛选

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分类号：O657.33(分析化学)

资助基金：国家"863"高技术研究发展计划项目2012AA101906;赣鄱英才555工程领军人才培养计划项目2011-64;江西省光电检测工程技术研究中心资助项目赣科发财字[2012]155号;江西省研究生创新专项资金项目YC2013-S166;江西省优势科技创新团队建设计划项目20153BCB24002

在线出版日期：2017-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1497-1501