不同类型近红外模型在苹果汁检测中的应用

为了探讨近红外光谱分析中模型的稳定性和适应范围,该研究建立了4种模型(局部模型、转移的局部模型、全局模型、优化全局模型),分别对5种鲜榨苹果汁的3种品质参数(可溶性固形物SSC、pH值、电导率)进行分析。在对苹果汁品质的分析中,SSC的预测准确度较高(r=0.93,相对预测标准差3.7%);电导率与近红外光谱之间间接相关,其预测准确度较低(r=0.84,相对预测标准差12.7%);pH全局模型的相关系数较高(r=0.94),但其分辨能力较差(其局部模型的参考值标准偏差与预测标准差的比值为1.1)。采用相对预测标准差、参考值标准偏差与预测标准差的比值等参数来评价各种模型的稳定性和适应范围,通过对4种近红外模型的稳定性、适配性及准确度的比较,发现模型的适应范围对预测结果的影响很大,对不同的分析要求应该建立不同的模型,具体为:采用单一品种建立的局部模型准确度高,但稳定性较差,一般只适用于本品种样品的预测。通过在现有局部模型中加入少数几个待测品种的样本重新建立模型,可以实现模型的转移,使之适用于其它品种样品的预测。采用多个品种建立的全局模型稳定性高,其准确度较之局部模型稍有下降。通过挑选有代表性的样品来建立优化全局模型,可以在保持模型性能的同时降低建模工作量,是值得推荐的建模方法。