領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
利用高效液相色譜法檢測(cè)蔗糖含量，同時(shí)運(yùn)用高光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量方法建立蔗糖預(yù)測(cè)模型；通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）算法、連續(xù)投影算法（successive projection algorithm，SPA）和無(wú)信息消除變量（uninformative variable elimination，UVE）降維處理，建立特征波段和全波段的主成分回歸（principal component regression，PCR）、偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）和多元線性回歸（multivariable linear regression，MLR）模型。結(jié)果表明，采用蒙特卡洛方法剔除異常樣本后，相關(guān)系數(shù)由0.611增大到0.846；正交信號(hào)校正法預(yù)處理效果最佳，RC和RP分別為0.853和0.794；利用SPA、UVE、CARS、CARS＋SPA和CARS＋UVE五種方法提取了5、21、17、10、18 個(gè)特征變量，其中CARS-PCR模型最好，校正集、預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)為0.861、0.843，校正集、預(yù)測(cè)集的均方根誤差為0.013 mg/g和0.014 mg/g。綜上，高光譜成像技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)棗蔗糖含量的預(yù)測(cè)，為更深一步探討棗的內(nèi)部品質(zhì)提供參考。
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