近红外光谱结合CARS-PLS模型检测草莓可溶性固形物含量研究

作者：蔡德玲; 彭碧宁; 曾川; 梁玉英; 唐春华

来源：安徽农业科学, 2020, 48(08): 185-188.

• 草莓
• 近红外光谱
• CARS-PLS模型
• 可溶性固形物含量
• 无损检测
• 光谱分析

为了实现对草莓内部可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)客观、准确、快速和无损检测,采用近红外光谱结合竞争性自适应重加权算法采样(CARS)变量选择以及多变量校正分析的测定方法。164个草莓样本被分成校正集(123个)和预测集(41个)。基于全光谱数据,通过CARS算法获得了可以表征原始光谱信息的117个特征光谱变量。全光谱变量和特征光谱变量分别作为输入构建了偏最小二乘回归PLS和多元线性回归MLR模型,通过比较3类模型发现,基于特征光谱的PLS模型(即CARS-PLS模型)对草莓内部可溶性固形物含量测定性能最优,针对预测集样本,模型预测相关系数rP和均方跟误差RMSEP分别为0.950 9和0.335 2。

• 单位
  中华人民共和国拱北海关; 珠海城市职业技术学院