【摘 要】
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本文通过建立南疆骏枣在加工过程中的快速、无损动态水分检测模型.从可预测骏枣动态水分的PLS模型中,遴选出的最佳组合为原始光谱+MSC+PLS,其中相关系数由0.6845增加到0.8778,预测残差平方和由0.0285减少到0.0178,预测标准偏差从0.0387减少到0.0298.NIR技术的使用,对于南疆骏枣在加工过程中进行清洗时,对其水分进行快速、无损的动态测量,有一定的可行性与现实意义.
【机 构】
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塔里木大学机械电气化工程学院,阿拉尔843300;新疆维吾尔自治区普通高等学校现代农业工程重点实验室
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本文通过建立南疆骏枣在加工过程中的快速、无损动态水分检测模型.从可预测骏枣动态水分的PLS模型中,遴选出的最佳组合为原始光谱+MSC+PLS,其中相关系数由0.6845增加到0.8778,预测残差平方和由0.0285减少到0.0178,预测标准偏差从0.0387减少到0.0298.NIR技术的使用,对于南疆骏枣在加工过程中进行清洗时,对其水分进行快速、无损的动态测量,有一定的可行性与现实意义.
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