【摘 要】
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红提糖度和酸度直接影响鲜食口感及其副产品的品质和档次,因此成为评价红提品质的主要指标。若能够利用可见-近红外光谱技术来实现红提品质的快速无损检测,对促进红提产业发
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红提糖度和酸度直接影响鲜食口感及其副产品的品质和档次,因此成为评价红提品质的主要指标。若能够利用可见-近红外光谱技术来实现红提品质的快速无损检测,对促进红提产业发展将有重要的意义。本文利用USB2000+微型光谱仪采集红提400-1000nm的透过率光谱数据,并通过理化分析测得糖度和酸度值;利用Savit Zky-Golay卷积平滑法(Savit Zky-Golay,S_G)对原始光谱进行预处理,再结合蒙特卡罗交叉验证法(Monte-Carlo cross-validation,MCCV)剔除奇异点,再然后利用竞争自适应重加权采样法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)降维,最终建立随机森林(Random Forest,RF)预测模型。糖度预测模型的校正集相关系数和均方根误差分别是0.9558和0.3158;验证集相关系数和均方根误差为0.9568和0.3185。酸度预测模型的校正集相关系数和均方根误差分别是0.9456和0.3001;验证集相关系数和均方根误差为0.9405和0.3112。结果表明,该方法适用于红提糖度和酸度的快速无损检测,且具有较高的准确度。
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