灵武长枣蔗糖含量的高光谱无损检测

论文摘要

利用高效液相色谱法检测蔗糖含量,同时运用高光谱成像技术结合化学计量方法建立蔗糖预测模型;通过竞争性自适应加权（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）算法、连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）和无信息消除变量（uninformative variable elimination,UVE）降维处理,建立特征波段和全波段的主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和多元线性回归（multivariable linear regression,MLR）模型。结果表明,采用蒙特卡洛方法剔除异常样本后,相关系数由0.611增大到0.846;正交信号校正法预处理效果最佳,RC和RP分别为0.853和0.794;利用SPA、UVE、CARS、CARS+SPA和CARS+UVE五种方法提取了5、21、17、10、18个特征变量,其中CARS-PCR模型最好,校正集、预测集的相关系数为0.861、0.843,校正集、预测集的均方根误差为0.013 mg/g和0.014 mg/g。综上,高光谱成像技术可以实现长枣蔗糖含量的预测,为更深一步探讨枣的内部品质提供参考。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料与试剂
•   1.2 仪器与设备
•   1.3 方法
•     1.3.1 高光谱信息采集
•     1.3.2 HPLC测定长枣蔗糖含量
•     1.3.3 光谱数据处理
•     1.3.4 模型评价
•   1.4 数据统计及图像处理
• 2结果与分析
•   2.1 HPLC结果
•     2.1.1蔗糖标准曲线
•     2.1.2 精密度测定结果
•   2.1.3 加标回收率测定结果
•   2.2 原始光谱数据采集结果
•   2.3 异常值检测与剔除结果
•   2.4 样本集划分结果
•   2.5 光谱预处理
•   2.6 光谱数据降维结果
•     2.6.1 SPA选取特征波长
•     2.6.2 UVE提取特征变量
•     2.6.3 CARS[35]提取特征波长
•   2.7 模型建立结果
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 程丽娟,刘贵珊,何建国,杨晓玉,万国玲,张翀,马超

关键词: 灵武长枣,蔗糖,可见近红外,高效液相色谱

来源: 食品科学 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 宁夏大学农学院农产品无损检测实验室,宁夏大学物理与电子电气工程学院

基金: 国家自然科学基金地区科学基金项目(31560481,31760435)

分类号: TS255.7

页码: 285-291

总页数: 7

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