一种基于近红外光谱快速鉴别染色橙的新方法

论文摘要

本文应用近红外光谱仪(NIRS)测定染色橙样品的光谱数据,采用多种方式对光谱数据进行预处理,用主成分分析法(PCA)对不同染色橙样品进行聚类分析并获得染色橙的近红外光谱数据的主成分,在此基础上建立了偏最小二乘(PLS)回归模型,并根据均方根校准误差(RMSEC)和相关系数(R~2)对模型性能进行评价。结果表明,主成分分析可以快速鉴别染色橙样品,模型识别率达到94%。将主成分分析(PCA)与偏最小二乘(PLS)相结合建立的回归模型,均方根校准误差(RMSEC)为0.26,决定系数R2为0.96,模型效果较好。表明利用近红外光谱鉴别染色橙是可行的,这为染色橙的鉴别提供了一种快速无损的新方法。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料与仪器
•   1.2 实验方法
•     1.2.1 染色脐橙样品的制备
•     1.2.2 染色剂含量检测
•     1.2.3 样品光谱采集
•     1.2.4 光谱数据处理与分析
• 2 结果与分析
•   2.1 染色橙样品的近红外漫反射光谱
•   2.2 不同预处理方式对分类效果的影响
•   2.3 主成分分析对染色橙快速鉴别
•   2.4 PLS回归模型的建立及预测
• 3结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 乔宁,刘韬,饶敏,桂家祥,杨文侠,邹俊丞,王志飞

关键词: 近红外光谱,染色橙,主成分分析法,偏最小二乘法

来源: 食品工业科技 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,轻工业手工业

单位: 江西省检验检疫科学技术研究院,赣州出入境检验检疫局,赣南师范大学脐橙学院,国家脐橙工程技术研究中心

基金: 江西省科技计划项目(20151BBG70067,20161BBF60029,20151BAB204040,20152ACF60003),质检总局科技计划项目(2016IK152)资助

分类号: O657.33;TS255.7

DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2019.01.040

页码: 225-228+233

总页数: 5

文件大小: 1470K

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