摘要：紅提pH和硬度決定著果實(shí)的口感和收獲后的品質(zhì)。提出了一種基于透射光譜的紅提pH和硬度(Firmness，F(xiàn)I)的檢測(cè)方法。首先采集360個(gè)全生長(zhǎng)周期紅提樣本光譜數(shù)據(jù)并通過(guò)不同光譜預(yù)處理建模，以此確定最好的光譜預(yù)處理方法。然后分別采用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS)、連續(xù)投影算法(Successive Projection Algorithm，SPA)、無(wú)信息變量消除算法(Uniformative Variable Elimination，UVE)、CARS-SPA、UVE-SPA數(shù)據(jù)降維方法對(duì)光譜進(jìn)行特征變量提取，分別建立紅提pH和硬度的偏最小二乘回歸算法(Partial Least Squares Regression，PLSR)檢測(cè)模型。紅提果粒的pH和硬度的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型分別為MA-CARS-SPA-PLSR和MA-UVE-SPA-PLSR，兩個(gè)模型預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient of Prediction，RP)分別為0.9882、0.9588，...更多
關(guān)鍵詞：紅提;pH;硬度;可見/近紅外透射技術(shù);無(wú)損檢測(cè);