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基于可见/近红外光谱对葡萄可溶性固形物无损检测研究
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作者 吴虹璋 蔡红星 +4 位作者 任玉 王婷婷 周建伟 李栋梁 曲冠男 《光散射学报》 北大核心 2024年第1期44-51,共8页
葡萄中可溶性固形物是评价葡萄成熟度的重要指标,本文探究了基于可见/近红外光谱技术对多个品种葡萄(红提、巨峰、辽峰)可溶性固形物(Soluble Solid Content,SSC)含量进行定量分析。分别采集了三个葡萄品种在550~960 nm波长范围内的透... 葡萄中可溶性固形物是评价葡萄成熟度的重要指标,本文探究了基于可见/近红外光谱技术对多个品种葡萄(红提、巨峰、辽峰)可溶性固形物(Soluble Solid Content,SSC)含量进行定量分析。分别采集了三个葡萄品种在550~960 nm波长范围内的透射光谱数据,采用Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、标准正态变换(Standard Normal Variate,SNV)、小波变换(WT)、一阶求导+S-G卷积平滑组合(1stDer+S-G)预处理方法,对比分析出最适合各个品种的预处理方法;然后在最佳的预处理方法下采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权(CARS)对光谱进行特征波长选择;结合化学计量学方法分别建立多品种与单一品种的偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络SSC含量无损预测模型。结果表明,基于BP-SPA建立的SSC含量模型最优,多个品种通用SSC含量预测模型的预测集相关系数(Rp 2)为0.85,表明基于可见/近红外光谱技术对多个葡萄品种SSC含量无损检测是可行的。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 可溶性固形物 偏最小二乘 无损检测 BP神经网络
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