領(lǐng)學術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
探討傅里葉變換近紅外光譜技術(shù)和電子鼻技術(shù)應(yīng)用于蘋果水心病檢測的可行性。以277?個“秦冠”水心病蘋果和健康蘋果為試材，分別采集每個樣本在12?000～4?000?cm－1波數(shù)范圍的近紅外光譜和10?個傳感器的電子鼻信號，用不同預(yù)處理的近紅外光譜方法提取主成分建立Fisher判別模型；同時電子鼻結(jié)合3?種化學計量學的方法進行建模。結(jié)果表明，經(jīng)一階導數(shù)（9?點平滑）預(yù)處理的近紅外光譜，提取前20?個主成分建立的Fisher判別模型效果最好，對未知樣本的正確判別率達100%；電子鼻分別結(jié)合Fisher判別、多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別模型對未知樣本的識別率為89.7%、89.5%和85.7%。故利用近紅外光譜和電子鼻技術(shù)分別結(jié)合化學計量學的方法可快速、無損檢測蘋果的水心病。其中，近紅外光譜技術(shù)結(jié)合Fisher判別對蘋果水心病的識別率最高，是一種準確可靠的測定方法。
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