【摘 要】
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为了优化水果脆片分级技术,并对今后水果脆片的品质检测提供理论基础.本文选取600个黄桃脆片样品作为研究对象,结合近红外光谱技术,分别于900-2 500 nm和1 000-2 500 nm
【机 构】
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南京农业大学食品科技学院 南京 210095
【出 处】
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中国食品科学技术学会第十四届年会暨第九届中美食品业高层论坛
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为了优化水果脆片分级技术,并对今后水果脆片的品质检测提供理论基础.本文选取600个黄桃脆片样品作为研究对象,结合近红外光谱技术,分别于900-2 500 nm和1 000-2 500 nm两种波段下进行光谱采集,采用平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数和二阶导数5种预处理方法分别对原始光谱进行预处理之后,采用偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和极限学习机(ELM)3种方法进行模型建立,比较得出最佳预处理方法和模型建立方法.研究结果表明,在900-2 500 nm的近红外光谱下,采用数据平滑对黄桃脆片样品的颜色(L*、a*、b*)和硬度进行预处理效果最好,RMSECV分别为2.8399,2.3333,3.8568,1.2776,采用MSC对黄桃脆片样品的可溶性固形物进行预处理效果最好,RMSECV为0.3648,预处理之后,采用LS-SVM进行建模效果最好,各项指标Re和Rp分别为0.8484和0.8212,0.9052和0.8738,0.9380和0.9097,0.4872和0.3737,0.8719和0.5825；在1 000-2 500 nm的近红外光谱下,采用数据平滑对黄桃脆片样品的颜色(L*、a*、b*)、硬度和可溶性固形物进行预处理效果最好,RMSECV分别为2.9174,2.4662,4.5507,1.2804,0.3541,预处理之后,采用PLS进行建模效果最好,各项指标Rc和Rp分别为0.8483和0.8129,0.9060和0.8557,0.9196和0.8611,0.6472和0.4848,0.5057和0.2924.该研究对黄桃脆片各项品质指标的预测和分析提供技术支持.
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