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近紅外光譜的李果實褐變鑒別方法研究

發(fā)布時間:2017-11-18 11:30

  本文關鍵詞:近紅外光譜的李果實褐變鑒別方法研究


  更多相關文章: 李果實 褐變 反向傳播人工神經網絡 馬氏距離判別分析 近紅外光譜


【摘要】:在采后冷藏過程中,李果實很容易發(fā)生褐變,這是影響其品質的重要因素之一。有關李果實褐變的傳統(tǒng)檢驗手段絕大多數(shù)為破壞性檢驗,且主觀性強、一致性差。為此,使用了近紅外光譜的方法來實現(xiàn)對李果實褐變和非褐變的無損、快速鑒別。采集4 000~12 500 cm~(-1)波長范圍內的124個李果實樣品(褐變樣品70個,非褐變樣品54個)的近紅外漫反射光譜,基于主成分分析的馬氏距離判別分析和反向傳播人工神經網絡定性鑒別模型,通過比較和考察上述模型對褐變樣品和非褐變樣品識別的準確程度,篩選出能夠有效鑒別李果實褐變的新方法。結果表明:在對樣品全波段光譜數(shù)據(jù)做主成分分析后,以前10主成分得分作為輸入變量所建立起來的馬氏距離判別分析和反向傳播人工神經網絡模型均能夠對李果實褐變與否進行有效識別,且后者判別效果更佳,其校正集和預測集的判別正確率分別為100%和97.56%,對非褐變樣品和褐變樣品的判別正確率分別達到100%和98.57%。因此,采用近紅外光譜分析技術并結合化學計量學方法能夠對李果實是否褐變進行快速、無損、有效的鑒別。
【作者單位】: 河北大學質量技術監(jiān)督學院;河北農業(yè)大學生命科學學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(31201430) 河北省自然科學基金項目(C2013201113,C2015204182) 公益性(農業(yè))科研專項項目(201303075) 河北省科技計劃項目(14225503D)資助
【分類號】:O657.33;TS255.7
【正文快照】: 少.目前有關利用無損檢測技術對水果褐變進行鑒別的研究弓|言 也主要集中在梨、柿子、蘋果等少數(shù)幾個品種。例如,傅霞萍等[12]比較了近紅外透射光譜和漫反射光譜對梨果實褐變低溫貯藏是李果實的主要貯藏方式,然而李果實屬冷敏 與否進行鑒別的準確程度,結果表明,近紅外透射光譜

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉俊英;張虎成;危晴;王芳;;歐李果脂肪酸GC-MS檢測及其營養(yǎng)分析[J];食品研究與開發(fā);2012年09期

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本文編號:1199657

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