【摘 要】
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青皮含水率是衡量鲜食核桃新鲜度的重要指标,研究基于可见/近红外光谱技术进行鲜核桃的二维相关光谱分析,以实现青皮含水率的检测.利用4种预处理方法进行光谱数据预处理,经MS
【机 构】
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山西农业大学农业工程学院,山西太谷030801
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青皮含水率是衡量鲜食核桃新鲜度的重要指标,研究基于可见/近红外光谱技术进行鲜核桃的二维相关光谱分析,以实现青皮含水率的检测.利用4种预处理方法进行光谱数据预处理,经MSC预处理后所建模型的预测结果最好,预测集的决定系数(Rp2)和均方根误差(RMSEP)分别为0.9244和1.23％.在此基础上,进行不同时间下鲜核桃的二维相关光谱分析,优选出7个自相关峰对应的波长(732、560、680、1471、1958、2315、1068 nm)为特征波长.然后,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立鲜核桃青皮含水率的预测模型,结果表明所建LS-SVM模型得到了较优的预测结果(Rp2=0.9146,RMSEP=1.32％).二维相关的可见/近红外光谱分析可实现鲜核桃青皮含水率预测,为鲜核桃品质无损检测方法的研究提供了基础.
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