領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為探討基于高光譜成像技術(shù)無損檢測采后獼猴桃可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）的可行性，基于獼猴桃900～1 700 nm波長范圍的反射高光譜，建立了預(yù)測SSC的偏最小二乘、支持向量機(jī)及誤差反向傳播 （error back propagation，BP）網(wǎng)絡(luò)模型，并綜合比較了分別以全光譜的226 個(gè)波長，利用連續(xù)投影算法提取的12 個(gè)有效波長和采用無信息變量消除法提取的128 個(gè)有效波長作為模型的輸入變量對(duì)各模型預(yù)測效果的影響。結(jié)果表明，連續(xù)投影算法能有效地提取有效波長，其在簡化模型方面優(yōu)勢明顯；BP網(wǎng)絡(luò)與連續(xù)投影算法相結(jié)合具有最好的預(yù)測性能（預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.924，預(yù)測均方根誤差為0.766）。研究表明，高光譜成像技術(shù)可無損檢測獼猴桃的SSC，該技術(shù)將使獼猴桃內(nèi)部品質(zhì)的工業(yè)化分級(jí)成為可能。
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