基于介电特性的海沃德猕猴桃品质检测

摘要：

为研究猕猴桃的介电特性与其主要品质之间的关系,本试验通过测定不同贮藏时期海沃德猕猴桃的介电特性、营养成分、色差及质构指标,用连续投影算法(SPA)和遗传算法-偏最小二乘法(GA-PLS)筛选出各品质指标(Vc、可溶性固形物、△E、硬度、粘聚性和弹性)的特征频率点,建立猕猴桃品质指标的预测模型并进行验证.结果 表明,建立Vc和△E值的最优模型为连续投影算法结合神经网络模型,可溶性固形物、硬度、粘聚性和弹性的最优模型为遗传算法-偏最小二乘法结合神经网络模型,模型对各指标预测的决定系数分别为0.971、0.934、0.922、0.984、0.908和0.954,各品质指标预测值与实测值无显著差异(P＞0.05).综上所述,介电检测技术结合SPA和GA-PLS可用于预测猕猴桃的特征品质.本研究结果为猕猴桃品质的无损检测奠定了基础.

关键词：海沃德猕猴桃、介电特性、品质检测、连续投影算法、遗传算法-偏最小二乘回归(GA-PLS)

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资助基金：陕西省重点研发计划项目2020NY-099

在线出版日期：2021-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1367-1375