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关键词：
纳他霉素,多菌灵,灰葡萄孢,毒力,生物学性状
发表时间：
2012-06-20 09:12:55
应用GA_DOSC算法消除果皮影响近红外漫反射光谱分析苹果硬度的研究
风华 | -> | 864| 3| 0.373321MB |近红外漫反射光谱,苹果,硬度,果皮,遗传算法,直接正交信号校正
摘 要 通过偏最小二乘法( PLS) 分别建立去皮前后苹果硬度的近红外回归模型。采用光谱附加散射校正(MSC) 、微分处理(Derivative) 、直接正交信号校正(DOSC) 等预处理方法和基于遗传算法( GA) 的有效波段选择方法来消除果皮对模型精度的影响。结果表明, 苹果果皮对近红外光谱分析模型的预测能力有很大影响, 但仅通过常规的光谱预处理方法(MSC、Derivative) 很难有效消除。文章提出的遗传算法结合直接正交信号校正( GA2DOSC) 方法能有效消除果皮的影响, 不但使所建模型的波长点和最佳主因子数分别由1 480和5 降到36 和1 ; 其相关系数r 由0,753 提高到0,805 , 更重要的是模型的预测相对误差RSDp 从16.71 %显著下降到12.89 % , 并接近采用苹果果肉建模的预测性能(12.36 %) , 达到了对苹果硬度的近红外无损检测要求。
水果硬度是一种反映细胞间结合力的物理指标, 表现为咀嚼时使样品达到一定变形所需的力。此参数常用来确定果品的成熟度和采摘时间, 并对制定储藏、保鲜、包装和运输等方案提供重要依据。目前检测水果硬度的常用方法为戳穿果肉实验, 其果肉抗压能力的强弱即为硬度; 然而此方法损伤水果品质, 大批量实验也不易实现[1 ] 。由于近红外检测技术具有速度快、成本低、测试重现性好、无需样品预处理等特点, 并结合化学计量学方法提取光谱有效信息进行样品定性或定量分析, 被广泛应用于水果的内部品质检测[2 ] 。
目前国外已有一些学者研究了苹果硬度的无损检测[3-5 ] ,但预测精度都不是很理想。通过近红外漫反射方式采集苹果光谱的过程中, 除了果皮镜面反射的影响, 还有果皮的透射和吸收作用, 这一切都会对硬度模型精度产生一定的误差。虽然很多研究者为消除果皮对苹果硬度建模的影响做了一定研究[6-8 ] , 但仍存在不少缺点, 主要是没有从根本上提高硬度模型的预测能力。原则上应该单独由代表苹果内部信息的果肉散射光与其硬度参数建立预测模型更加科学。但是由于近红外光谱分析的最大特点是无损伤检测, 因此在目前研究水果硬度检测中, 都采用带皮果品的漫反射光谱来实验。本实验为了提高苹果硬度模型的预测能力, 研究消除果皮对硬度预测模型的影响, 寻找并建立用于带皮苹果近红外光无损检测硬度的新方法。
目前国外已有一些学者研究了苹果硬度的无损检测[3-5 ] ,但预测精度都不是很理想。通过近红外漫反射方式采集苹果光谱的过程中, 除了果皮镜面反射的影响, 还有果皮的透射和吸收作用, 这一切都会对硬度模型精度产生一定的误差。虽然很多研究者为消除果皮对苹果硬度建模的影响做了一定研究[6-8 ] , 但仍存在不少缺点, 主要是没有从根本上提高硬度模型的预测能力。原则上应该单独由代表苹果内部信息的果肉散射光与其硬度参数建立预测模型更加科学。但是由于近红外光谱分析的最大特点是无损伤检测, 因此在目前研究水果硬度检测中, 都采用带皮果品的漫反射光谱来实验。本实验为了提高苹果硬度模型的预测能力, 研究消除果皮对硬度预测模型的影响, 寻找并建立用于带皮苹果近红外光无损检测硬度的新方法。
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