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基于近紅外光譜-光纖液滴分析法檢測(cè)藍(lán)莓綜合品質(zhì)
來(lái)源：導(dǎo)入 閱讀量: 87 發(fā)表時(shí)間: 2024-09-09
作者: 馮國(guó)紅, 周金東, 朱玉杰, 王甜甜
關(guān)鍵詞: 藍(lán)莓；可見(jiàn)-近紅外光譜；液滴分析；二維相關(guān)光譜；主成分分析
摘要:

基于近紅外光譜融合液滴分析技術(shù)進(jìn)行藍(lán)莓的二維相關(guān)分析，以實(shí)現(xiàn)藍(lán)莓綜合貯藏品質(zhì)的檢測(cè)。本研究采集8 個(gè)貯藏時(shí)間‘綠寶石’藍(lán)莓的近紅外光譜圖和液滴指紋圖，綜合分析硬度、花青素、VC、固酸比等15 個(gè)理化指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)各指標(biāo)之間有著密切的相關(guān)性，因此對(duì)15 個(gè)理化指標(biāo)進(jìn)行隸屬函數(shù)聯(lián)合主成分分析計(jì)算藍(lán)莓的綜合得分，以此劃分綜合貯藏品質(zhì)的等級(jí)。對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行Savitzky-Golay（SG）卷積平滑、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換、多元散射矯正和迭代自適應(yīng)加權(quán)懲罰最小二乘預(yù)處理，經(jīng)對(duì)比分析，SG卷積平滑預(yù)處理后所建立的模型預(yù)測(cè)精度最高，預(yù)測(cè)結(jié)果為82.67%。對(duì)液滴數(shù)據(jù)取平均進(jìn)行數(shù)據(jù)降維后進(jìn)行移動(dòng)平均平滑、SG卷積平滑、高斯濾波和中值濾波預(yù)處理，經(jīng)過(guò)對(duì)比分析，經(jīng)SG卷積平滑預(yù)處理后所建立的模型預(yù)測(cè)精度最高，預(yù)測(cè)結(jié)果為86.67%。以藍(lán)莓的綜合得分作為外擾，對(duì)光譜數(shù)據(jù)和液滴數(shù)據(jù)分別進(jìn)行二維相關(guān)分析，分別優(yōu)選出879、1 019、1 220、1 636 nm波長(zhǎng)和789、1 653、2 386、2 703 ms自相關(guān)峰所對(duì)應(yīng)的位置作為特征變量，以光譜和液滴特征數(shù)據(jù)融合后作為輸入建立支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）和隨機(jī)森林模型，模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為100.00%和98.33%，均高于以單個(gè)特征作為輸入的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，且SVM模型預(yù)測(cè)效果更優(yōu)，之后用‘藍(lán)寶石’‘萊克西’和‘藍(lán)豐’等9 個(gè)藍(lán)莓品種進(jìn)行驗(yàn)證，采用相同的方法進(jìn)行一系列數(shù)據(jù)處理建立SVM模型，結(jié)果表明模型對(duì)于不同品種藍(lán)莓均表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)效果。綜上，利用可見(jiàn)-近紅外光譜融合液滴分析技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)藍(lán)莓綜合貯藏品質(zhì)的預(yù)測(cè)，為藍(lán)莓的品質(zhì)檢測(cè)提供新的方法。

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