【摘 要】
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以发酵醋醅为研究对象,应用高光谱图像技术对其图像和光谱信息进行研究,以期对发酵状况快速预测。首先通过主成分分析（PCA）对其图像信息进行PCA;然后利用预处理后的光谱信息结
【机 构】
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江苏大学食品与生物工程学院,江苏恒顺集团有限公司
【基金项目】
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国家863科技计划项目(2011AA100807);全国优秀博士基金资助项目(200968);国家自然科学基金(61301239);新世纪优秀人才项目(NCET-11-00986);江苏省杰出青年基金(BK20130010);
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以发酵醋醅为研究对象,应用高光谱图像技术对其图像和光谱信息进行研究,以期对发酵状况快速预测。首先通过主成分分析（PCA）对其图像信息进行PCA;然后利用预处理后的光谱信息结合全光谱偏最小二乘（PLS）、区间偏最小二乘法（i PLS）和联合区间偏最小二乘法（si PLS）建立总酸、p H及不挥发酸含量的快速预测模型,选择最优模型。结果表明,依据图像信息的不同主成分,优选出3幅特征图像,提取每幅图像的对比度、相关性、角二阶矩和一致性等4个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量,利用K-最邻近法（KNN）建立发酵醋醅的
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