10.3964/j.issn.1000-0593(2008)11-2523-04
PLS和SMLR建模方法在水蜜桃糖度无损检测中的比较研究
在实际应用中,一些实验条件往往不能严格控制而存在变化,从而影响近红外光谱检测模型的稳健性.文章以50个常温和50个冷藏后的奉化水蜜桃样品组成温度混合样品集,经光谱杠杆值和狄克松检验法进行异常光谱剔除后,采用偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)对水蜜桃糖度进行建模分析.PLS的建模结果:校正集相关系数Rc=0.965,校正均方根标准误差RMSEC=0.301°Brix,交叉验证Rcv=0.812,交叉验证均方根标准误差RMSECV=0.67°Brix,标准偏差与交叉验证均方根标准误差的比值RPD=1.72;SMLR的建模结果:校正集Rc=0.929,RMSEC=0.424°Brix,交叉验证Rcv=0.887,RMSECV=0.532°Brix,RPD=2.16.SMLR的预测结果要优于PLS的预测结果,在SMLR分析中,在3个不同的光谱区域4290～7817,7817～10725,4290～10725 cm-1的RPD值分别为1.97,1.89,2.16.试验结果表明,将不同温度条件下的样品组成温度混合样品集,用PLS和SMLR建立的模型具有较好的预测效果.
近红外光谱、偏最小二乘法、逐步多元线性回归、水蜜桃、糖度、温度
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TP216(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目30671197;浙江省重大科技攻关项目12012;国家科技支撵计划项目2006BAD11A12
2009-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
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