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
基于微型光譜儀搭建一臺(tái)體積小、易操作的獼猴桃可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）檢測(cè)裝置，并用該裝置采集了‘華優(yōu)’、‘徐香’和‘西選’3?個(gè)品種獼猴桃的近紅外光譜，利用不同特征波長(zhǎng)提取方法從全光譜中提取特征波長(zhǎng)，并比較不同方法提取的特征波長(zhǎng)及全光譜對(duì)3?個(gè)品種獼猴桃SSC的偏最小二乘模型預(yù)測(cè)精度的影響；用斜率/截距算法結(jié)合‘華優(yōu)’獼猴桃大樣本模型，預(yù)測(cè)‘徐香’和‘西選’獼猴桃的SSC。結(jié)果表明，連續(xù)投影算法對(duì)于模型簡(jiǎn)化效果最好，其對(duì)‘華優(yōu)’、‘徐香’和‘西選’獼猴桃大樣本的預(yù)測(cè)均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）分別為0.583、0.678?°Brix和0.646?°Brix；用斜率/截距算法對(duì)‘華優(yōu)’獼猴桃SSC模型進(jìn)行校正時(shí)，僅用10?個(gè)‘徐香’和50?個(gè)‘西選’獼猴桃便能有效地提高對(duì)SSC的預(yù)測(cè)性能，其RMSEP分別為0.966?°Brix和0.875?°Brix。本研究為進(jìn)一步構(gòu)建精度更高、更便捷的微型集成式獼猴桃SSC檢測(cè)儀提供理論依據(jù)。
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