【摘 要】
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冬枣品质受其品种和生长环境等因素的影响,引起采后化转红指数不同,导致果实的颜色差异较大,从而影响其可溶性固形物(SSC)检测模型的分析精度.采用可见-近红外(Vis-NIR)光谱结合Norris-Wil-liams平滑(NWS)、连续小波导数(CWD)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和NWS-MSC五种光谱预处理方法构建不同颜色(红绿相间M J,绿色GJ和红色RJ)冬枣SSC的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,分别采用M J,GJ,RJ,M J-GJ和M J-GJ-RJ五个样品集合建立
【机 构】
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华东交通大学机电与车辆工程学院,江西 南昌 330013;南昌海关技术中心,江西 南昌 330013
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冬枣品质受其品种和生长环境等因素的影响,引起采后化转红指数不同,导致果实的颜色差异较大,从而影响其可溶性固形物(SSC)检测模型的分析精度.采用可见-近红外(Vis-NIR)光谱结合Norris-Wil-liams平滑(NWS)、连续小波导数(CWD)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和NWS-MSC五种光谱预处理方法构建不同颜色(红绿相间M J,绿色GJ和红色RJ)冬枣SSC的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,分别采用M J,GJ,RJ,M J-GJ和M J-GJ-RJ五个样品集合建立冬枣SSC的定量分析模型,并采用由M J-GJ-RJ三种颜色冬枣样品组成的测试集进行模型的评价;以不同建模样品集(校正集)的校正相关系数(Rc)和交互验证均方根误差(RMSECV)作为构建最优模型的评价指标;测试集的预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)用于模型预测精度的评价.研究结果表明:分别采用MJ,GJ和RJ的独立样品集进行建模时,模型仅对具有相同颜色的冬枣样品的SSC实现了较好的预测;分别在M J样品中加入GJ和GJ-RJ样品进行M J-GJ和M J-GJ-RJ两个混合样品集的定量模型的构建时,M J-GJ模型对M J和GJ样品的SSC具有较好的预测效果,其RMSECV,Rc,RMSEP,Rp分别为1.108,0.698,0.980,0.724和1.108,0.698,0.983,0.822,而对RJ样品的预测误差较大,模型的RMSECV,Rc,RMSEP,Rp为1.108,0.698,1.928,0.597;而M J-GJ-RJ模型对三种颜色的冬枣SSC均有较好的预测结果:M J-GJ-RJ模型对M J样品的SSC模型的RMSECV,Rc,RMSEP,Rp为1.158,0.796,1.077,0.668;对GJ样品的SSC模型的RMSECV,Rc,RMSEP,Rp为1.158,0.796,0.881,0.861;对RJ样品的SSC模型的RMSECV,Rc,RMSEP,Rp为1.158,0.796,1.140,0.841;采用蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)方法进一步对MJ-GJ-RJ样品集光谱的特征变量进行优选后,模型的Rc和Rp分别由原来的0.796和0.864提高到0.884和0.922,模型的RM-SECV和RMSEP分别由1.158和0.946减小到0.886和0.721,模型具有较好的分析精度.采用可见-近红外光谱对不同颜色冬枣的SSC进行分析时,当建模集样品与测试集样品颜色属性相似或选择性质相似的建模变量进行模型构建时,模型具有更好的通用性.
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