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1、第1卷第1期食品安全质量检测技术Vol11No112009年10月FoodSafetyandQualityDetectionTechnologyOct.2009www.grain17.com*便携式近红外水果糖度分析模型简化研究+王加华韩东海(中国农业大学食品科学与营养工程学院北京100083)摘要:为了实现便携式近红外光谱仪水果糖度现场快速分析,将桃、梨和苹果的光谱进行二阶导数和卷积平滑处理后,利用组合移动窗口偏最小二乘法选择信息变量建立PLS模型,利用遗传偏最小二乘法选择信息变量建立MLR模型。
2、分析表明,桃、梨和苹果PLS模型的RMSEP分别为0.417、0.372和0.654,其RSDP分别为4.685%、3.348%和4.111%;MLR模型的RMSEP分别为0.381、0.382和0.550,其RSDP分别为4.281%、3.438%和3.457%,模型预测精度均满足现场检测应用要求。结果表明,用SCM-WPLS和GA-PLS可以提取最有效信息变量,模型更加简洁、数据运算量也更少,模型适用于便携式近红外光谱仪器。关键词:便携式近红外光谱仪;变量选择;偏最小二乘法;多元线性回归;水果;
3、糖度中图分类号:O657.3S123文献标识码:A国家标准学科分类代码:150.2520SimplificationofNIRmodelfordeterminationofSSCinfruitsbyportableVis/NIRinstrument+WangJiahua,HanDonghai(CollegeofFoodScienceandNutritionalEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China)Abstract:To
4、non-destructivedeterminatethesolublesolidscontent(SSC)ofpeach,pearandappleusingpor-tableVis/NIRinstrumen,tsearchingcombinationmovingwindowpartialleastsquares(SCMWPLS)andgeneticalgorithmpartialleastsquares(GA-PLS)areproposedtoselecttheinformativevariabl
5、es,partialleastsquares(PLS)andmultiplelinearregression(MLR)modelsaredeveloped,respectively.TheoptimalPLSmodelsofpeach,pearandapplewereobtainedwiththerootmeansquareerrorofprediction(RMSEP)of0.417,0.372and0.654andtherelativestandarddeviationofprediction(
6、RSDP)of4.685%,3.348%and4.111%,re-spectively;theoptimalMLRmodelsofpeach,pearandapplewereobtainedwiththeRMSEPof0.381,0.382and0.550andtheRSDPof4.281%,3.438%and3.457%,respectively.ItshowsthattheSCMWPLSandGA-PLSproceduresareverypromisingforvibrationalspectr
7、oscopybasedonmultivariateanalysisandgiveappro-vingpredictionprecisionforthedeterminationofSSCinfruitsbyportableVis/NIRinstrumen.tKeywords:PortableVis/NIRinstrumen;tVariableselection;partialleastsquares;multiplelinearregression;Fruits,Solublesolidsconte
8、nt[1-4]计量学方法已广泛应用于水果糖度评价。便1引言携式近红外光谱仪具有可移动性,适用于现场检近红外光谱技术作为一种快速、无破损、低成测和田间管理,将是近红外发展主要趋势之一。本的分析技术越来越受到重视,该技术结合化学便携式进红外光谱仪采集的光谱数据维度较*基金项目:国家自然科学基金(30571073);/十一五0国家科技支撑计划(2006BAD05A06-Z012)资助项目+通讯作者第1期王加华等:便携式近红外水果糖度分析模型简化研究33小,稳定性高,分析模型
