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近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究
被引量：
26
1
作者
刘燕德
孙旭东
陈兴苗
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期797-800,共4页
旨在建立近红外漫反射光谱与梨水果内部可溶性固形物之间的关系,以评价近红外漫反射光谱在测量梨水果内部指标可溶性固形物的应用价值。应用近红外光谱(350～1800nm),采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)三种不...
旨在建立近红外漫反射光谱与梨水果内部可溶性固形物之间的关系,以评价近红外漫反射光谱在测量梨水果内部指标可溶性固形物的应用价值。应用近红外光谱(350～1800nm),采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)三种不同的数学校正方法对梨水果的可溶性固形物(SSC)进行了定量分析,并且对梨水果不同位置的吸光度原始光谱,一阶微分和二阶微分三种不同预处理情况下的模型进行了最优化分析。在梨水果赤道部位预测结果较为理想,采用一阶微分预处理方法下应用PLS方法。研究结果为预测集的相关系数为0.8517,预测样本均方根误差为0.8793。研究表明,近红外漫反射光谱可以作为一种准确、可靠和无损的检测方法用于评价梨水果内部指标可溶性固形物。
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关键词
近红外漫反射光谱
内部
品质指标
无损检测
可溶性固形物
梨
下载PDF
职称材料
基于CWT和GRNN的可见-近红外漫反射光谱检测樱桃糖度的研究
被引量：
10
2
作者
郭卫东
倪开诚
+2 位作者
孙旭东
张长江
陈文荣
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期140-143,共4页
联合使用连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)建立用于测定樱桃中糖含量的CWT-GRNN预测校正模型。利用CWT提取樱桃样本数据中反映含糖量的关键光谱特征,在...
联合使用连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)建立用于测定樱桃中糖含量的CWT-GRNN预测校正模型。利用CWT提取樱桃样本数据中反映含糖量的关键光谱特征,在CWT域中选择3个具有代表性的尺度,并在每个尺度下根据樱桃样本的可见-近红外光谱的特征将其划分为4个特征区间,从而构造12个特征输入到GRNN,GRNN的光滑因子取为0.0001。CWT-GRNN模型对20个预测样本集中的樱桃含糖量的预测相对误差在2%以内。结果表明,可见-近红外光谱技术可以快速、准确和无损地测定樱桃中的含糖量,本研究提出的方法可以用于果蔬产业的品质管理与控制。
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关键词
可见-近红外漫反射光谱
内部
品质指标
无损检测
糖度
樱桃
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职称材料
题名
近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究
被引量：
26
1
作者
刘燕德
孙旭东
陈兴苗
机构
江西农业大学工学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期797-800,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60468002,30560064)
教育部新世纪优秀人才计划项目(NCET-06-0575)资助
文摘
旨在建立近红外漫反射光谱与梨水果内部可溶性固形物之间的关系,以评价近红外漫反射光谱在测量梨水果内部指标可溶性固形物的应用价值。应用近红外光谱(350～1800nm),采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)三种不同的数学校正方法对梨水果的可溶性固形物(SSC)进行了定量分析,并且对梨水果不同位置的吸光度原始光谱,一阶微分和二阶微分三种不同预处理情况下的模型进行了最优化分析。在梨水果赤道部位预测结果较为理想,采用一阶微分预处理方法下应用PLS方法。研究结果为预测集的相关系数为0.8517,预测样本均方根误差为0.8793。研究表明,近红外漫反射光谱可以作为一种准确、可靠和无损的检测方法用于评价梨水果内部指标可溶性固形物。
关键词
近红外漫反射光谱
内部
品质指标
无损检测
可溶性固形物
梨
Keywords
Near-infrared diffuse reflectance spectroscopy
Internal quality index
Nondestructive measurement
Soluble solids content
Pear
分类号
O433.5 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
基于CWT和GRNN的可见-近红外漫反射光谱检测樱桃糖度的研究
被引量：
10
2
作者
郭卫东
倪开诚
孙旭东
张长江
陈文荣
机构
浙江师范大学化学与生命科学学院
江西农业大学工学院
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期140-143,共4页
基金
浙江省重大科技专项(2007C12021)
国家自然科学基金项目(60468002)
文摘
联合使用连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)建立用于测定樱桃中糖含量的CWT-GRNN预测校正模型。利用CWT提取樱桃样本数据中反映含糖量的关键光谱特征,在CWT域中选择3个具有代表性的尺度,并在每个尺度下根据樱桃样本的可见-近红外光谱的特征将其划分为4个特征区间,从而构造12个特征输入到GRNN,GRNN的光滑因子取为0.0001。CWT-GRNN模型对20个预测样本集中的樱桃含糖量的预测相对误差在2%以内。结果表明,可见-近红外光谱技术可以快速、准确和无损地测定樱桃中的含糖量,本研究提出的方法可以用于果蔬产业的品质管理与控制。
关键词
可见-近红外漫反射光谱
内部
品质指标
无损检测
糖度
樱桃
Keywords
visible-near infrared diffuse reflectance spectroscopy
internal quality index
nondestructive measurement
sugar content
cherry
分类号
TS207.3 [轻工技术与工程—食品科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究
刘燕德
孙旭东
陈兴苗
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
26
下载PDF
职称材料
2
基于CWT和GRNN的可见-近红外漫反射光谱检测樱桃糖度的研究
郭卫东
倪开诚
孙旭东
张长江
陈文荣
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
10
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职称材料
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