摘要
为了探寻一种快速无损检测猕猴桃糖度的方法,利用小波滤噪法对猕猴桃1000～2500nm近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型。结果表明,采用联合区间偏最小二乘法将光谱划分为16个子区间,利用其中的第9、11、13号3个子区间联合建立的糖度模型效果最佳,其校正集相关系数和均方根误差分别为0.9414和0.3788。预测集相关系数和均方根误差分别为0.9295和0.3904,主因子数为7个。研究表明,用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的猕猴桃糖度模型不但减少建模运算时间,剔除噪声过大的谱区,而且预测能力和精度均有所提高。
In order to quest an approach to measure sugar content of kiwifruit rapidly and nondestructively,wavelet denoising was used to preprocess the near infrared(NIR) spectra(1000 to 2500 nm) of kiwifruit.Partial least square(PLS),interval partial least square(iPLS) and synergy interval partial least square(siPLS) methods were used to establish the calibration models of sugar content.Experimental results showed that the optimal siPLS model is obtained with 16 intervals and the optimal combinations of intervals ar...
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期250-253,共4页
Food Science
基金
江苏省自然科学基金重大项目(BK2006707-1)
关键词
近红外光谱
猕猴桃
糖度
联合区间偏最小二乘法
NIR spectroscopy
kiwifruit
sugar content
synergy interval partial least square
