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2020年08期
近紅外光譜結合CARS-PLS模型檢測草莓可溶性固形物含量研究
| 作 者 | 蔡德玲,彭碧寧,曾川，梁玉英，唐春華 |
| 第一作者 | 蔡德玲 |
| 作者單位 | 中華人民共和國拱北海關技術中心，廣東珠海 |
| 卷 號 | 48 |
| 發表年份 | 2020 |
| 發表刊期 | 8 |
| 發表頁面 | 185-188 |
| 關 鍵 字 | 草莓；近紅外光譜；CARS-PLS模型；可溶性固形物含量；無損檢測；光譜分析 |
| 摘 要 | 為了實現對草莓內部可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）客觀、準確、快速和無損檢測，采用近紅外光譜結合競爭性自適應重加權算法采樣（CARS）變量選擇以及多變量校正分析的測定方法。164個草莓樣本被分成校正集（123個）和預測集（41個）。基于全光譜數據，通過CARS算法獲得了可以表征原始光譜信息的117個特征光譜變量。全光譜變量和特征光譜變量分別作為輸入構建了偏最小二乘回歸PLS和多元線性回歸MLR模型，通過比較3類模型發現，基于特征光譜的PLS模型（即CARS-PLS模型）對草莓內部可溶性固形物含量測定性能最優，針對預測集樣本，模型預測相關系數rP和均方跟誤差RMSEP分別為0.950 9和0.335 2。 |
| 附 件 |
近紅外光譜結合CARS-PLS模型檢測草莓可溶性固形物含量研究
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