【摘要】：水果內(nèi)部品質(zhì)影響著消費者的感官偏好,直接決定消費者的購買傾向。為此,可見-近紅外光譜技術(shù)檢測巨峰葡萄內(nèi)部品質(zhì)以及感官偏好等級。試驗比較了漫反射、透射兩種光譜采集方式對葡萄內(nèi)部品質(zhì)的檢測準確性,結(jié)果表明透射光譜更能表征巨峰葡萄的內(nèi)部品質(zhì)信息,偏最小二乘(PLS)模型對鮮食葡萄可溶性固形物、總酸度的預(yù)測均方根誤差分別為0.598%brix,0.048g·L~(-1)。將鮮食葡萄的透射光譜主成分信息與消費者的感官偏好等級之間建立非線性分類模型,得到主成分法結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(PCA-ELM)模型分類準確率最好,為78.7%。結(jié)果認為反映水果內(nèi)部信息的光譜可用于消費者感官偏好的初步分類,但其間關(guān)系還有待進一步研究。
[Abstract]:The internal quality of fruit affects the consumer's sensory preference and directly determines the consumer's purchase tendency. Therefore, visible-near infrared spectroscopy (NIR) was used to detect the internal quality and sensory preference grade of Jufeng grape. The accuracy of detecting the internal quality of grape by diffuse reflection and transmission spectra was compared. The results showed that the transmission spectrum could better characterize the internal quality information of Jufeng grape. The root mean square error (RMS) of partial least squares (PLS) model was 0.598% brix and 0.048g 路L ~ (- 1) for the prediction of total acidity of fresh grape soluble solids, and the root mean square error was 0.598% Brix and 0.048g 路L ~ (- 1) respectively. A nonlinear classification model was established between the transmission spectrum principal component information of fresh grape and the consumer's sensory preference level. The classification accuracy of the principal component method combined with the limit learning machine (PCA-ELM) model was 78.7%. The results suggest that the spectra reflecting the internal information of fruits can be used for the preliminary classification of consumers' sensory preferences, but the relationship between them needs to be further studied.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐項目(2012BAD29B04-4) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃(1291360015)資助
【分類號】：TS255.7;O657.33

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本文編號：2436693