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
為實(shí)現(xiàn)貝貝南瓜內(nèi)在品質(zhì)的快速無(wú)損檢測(cè)，搭建以微型光譜儀為核心部件的便攜式可見(jiàn)-近紅外光譜檢測(cè)裝置，使用該裝置采集不同發(fā)育期和貯藏期貝貝南瓜的光譜數(shù)據(jù)，采用一階導(dǎo)數(shù)、卷積平滑（Savitzky-Golay，SG）、多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）及以上方法組合的方式進(jìn)行光譜預(yù)處理，篩選最佳的光譜預(yù)處理方法。采用連續(xù)投影算法提取特征波長(zhǎng)，分別建立貝貝南瓜可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）和硬度的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元線性回歸和偏最小二乘回歸預(yù)測(cè)模型，然后篩選出最優(yōu)的SSC和硬度預(yù)測(cè)模型并導(dǎo)入裝置，用于貝貝南瓜SSC和硬度的快速無(wú)損檢測(cè)。結(jié)果顯示，貝貝南瓜SSC最佳光譜預(yù)處理方法為SG＋MSC，最優(yōu)預(yù)測(cè)模型為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)集的決定系數(shù)Rp2、預(yù)測(cè)均方根誤差和殘差預(yù)測(cè)偏差分別為0.895 5、0.874 4 °Brix、2.809 7；貝貝南瓜硬度最佳光譜預(yù)處理方法為SG＋MSC，最優(yōu)預(yù)測(cè)模型為多元線性回歸預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)集的決定系數(shù)Rp2、預(yù)測(cè)均方根誤差和殘差預(yù)測(cè)偏差分別為0.910 7、3.029 4 kg/cm2、3.214 4。以上結(jié)果表明，該檢測(cè)裝置能夠較好地預(yù)測(cè)貝貝南瓜的SSC和硬度，可用于貝貝南瓜SSC和硬度的快速無(wú)損檢測(cè)。
2023年第44卷 2022年第43卷 2021年第42卷 2020年第41卷 2019年第40卷 2018年第39卷 2017年第38卷 2016年第37卷 2015年第36卷 2014年第35卷 2013年第34卷 2012年第33卷 2011年第32卷 2010年第31卷 2009年第30卷 2008年第29卷 2007年第28卷 2006年第27卷 2005年第26卷 2004年第25卷 2003年第24卷 2002年第23卷 2001年第22卷 2000年第21卷 1999年第20卷 1998年第19卷 1997年第18卷 1996年第17卷 1995年第16卷 1994年第15卷 1993年第14卷 1992年第13卷 1991年第12卷 1990年第11卷 1989年第10卷 1988年第09卷 1987年第08卷 1986年第07卷 1985年第06卷 1984年第05卷 1983年第04卷 1982年第03卷 1981年第02卷 1980年第01卷
電話: 010-87293157
地址: 北京市豐臺(tái)區(qū)洋橋70號(hào)
版權(quán)所有 @ 2023 中國(guó)食品雜志社 京公網(wǎng)安備11010602060050號(hào) 京ICP備14033398號(hào)-2
