近紅外光譜大數(shù)據(jù)分析塔羅科血橙內(nèi)在品質(zhì)的研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-12 10:04
可溶性固形物(total soluble solid,TSS)、可滴定酸(titratable acidity,TA)及維生素C(vitamin C,VC)含量是評(píng)價(jià)柑橘內(nèi)在品質(zhì)及風(fēng)味的重要特性指標(biāo),應(yīng)用近紅外光譜(near infrared spectrum instrument,NIRS)對(duì)塔羅科血橙內(nèi)在品質(zhì)進(jìn)行無損、快速檢測(cè)。利用近紅外光譜(NIRS)收集100個(gè)塔羅科血橙樣品的300個(gè)原始光譜數(shù)據(jù),處理得到100個(gè)平均光譜,其中隨機(jī)抽取67個(gè)作為校正集,33個(gè)作為預(yù)測(cè)集;運(yùn)用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立校正與預(yù)測(cè)模型,再通過實(shí)際驗(yàn)證評(píng)價(jià)建立的PLS模型的性能;試驗(yàn)得到TSS、TA及VC預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的相關(guān)系數(shù)r值分別是0.833、0.699、0.925;將PLS模型進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證,TSS的差異基本表現(xiàn)在1%以內(nèi),占比71.43%;VC基本表現(xiàn)在5 mg/100 mL以內(nèi),占比70.00%。結(jié)果表明NIRS可作為一種快速、無損的方法檢測(cè)塔羅科血橙的內(nèi)在品質(zhì),但TA的相關(guān)系數(shù)較...
【文章來源】:食品研究與開發(fā). 2020,41(20)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
塔羅科血橙樣品的原始近紅外光譜
分析表明TSS的最佳因子(主成分)、SEC、RPDC及r值分別是7、0.30、1.69和0.833。PLS模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的相關(guān)系數(shù)r值是評(píng)價(jià)PLS模型重要的參數(shù)因子,其中VC的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相關(guān)性最高,達(dá)0.925。TSS、TA及VC含量實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值相關(guān)圖分別如圖2所示。將PLS模型代入預(yù)測(cè)集數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),TSS、TA及VC含量散點(diǎn)圖的相關(guān)系數(shù)r值分別為0.691、0.496、0.856。VC的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的相關(guān)性較高。2.3 PLS模型實(shí)際驗(yàn)證
將光譜所得與化學(xué)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),近紅外光譜分析的TSS結(jié)果較小于化學(xué)分析的TSS結(jié)果,平均值分別為10.3%、11.2%,差值為0.9%;近紅外分析TA、VC大于化學(xué)分析值,其平均值分別為0.84、0.75 g/100 m L和62.91、58.98 mg/100 m L,差值分別為0.09 g/100 m L、3.9 mg/100 m L。近紅外分析獲得TSS結(jié)果與化學(xué)測(cè)定結(jié)果的差異基本表現(xiàn)在1%以內(nèi),占比71.43%;VC基本表現(xiàn)在5 mg/100 m L以內(nèi),占比71.43%;TA差異較大,離散范圍較大,近紅外分析獲得的TA的結(jié)果與化學(xué)測(cè)定值沒有相關(guān)性。3 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]櫻桃番茄可溶性固形物含量的可見/近紅外透射光譜無損檢測(cè)[J]. 王凡,彭彥昆,湯修映,李龍,李永玉. 中國(guó)食品學(xué)報(bào). 2018(10)
[2]基于線性漸變分光近紅外光譜儀的蘋果可溶性固形物含量無損檢測(cè)研究[J]. 張鶴冬,王冬,韓平,吳靜珠,余樂. 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全. 2018(05)
[3]應(yīng)用近紅外漫反射光譜法的獼猴桃品質(zhì)無損檢測(cè)[J]. 胡曉峰,林敏,劉輝軍,焦亮,屠海云. 理化檢驗(yàn)(化學(xué)分冊(cè)). 2018(01)
[4]生鮮紫薯花青素等多品質(zhì)參數(shù)的可見-近紅外快速無損檢測(cè)[J]. 卜曉樸,彭彥昆,王文秀,王凡,房曉倩,李永玉. 食品科學(xué). 2018(16)
[5]便攜式番茄多品質(zhì)參數(shù)可見/近紅外檢測(cè)裝置研發(fā)[J]. 王凡,李永玉,彭彥昆,李龍. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(19)
[6]蘋果近紅外無損檢測(cè)實(shí)驗(yàn)研究[J]. 劉瓊磊,譚保華. 湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[7]冰糖橙可溶性固形物和pH值近紅外光譜檢測(cè)[J]. 王旭. 食品研究與開發(fā). 2017(03)
[8]碘量法測(cè)定橙子維生素C的含量[J]. 嚴(yán)蘋,羅月生,陳碧瓊. 廣州化工. 2016(14)
[9]近紅外光譜對(duì)甜椒果實(shí)質(zhì)地的無損檢測(cè)[J]. 潘冰燕,魯曉翔,張鵬,李江闊,陳紹慧. 食品與發(fā)酵工業(yè). 2015(11)
[10]基于可見近紅外光譜的水果糖酸度分級(jí)控制[J]. 龔志遠(yuǎn),李軼凡,劉燕德,吳建紅. 儀表技術(shù)與傳感器. 2015(08)
博士論文
[1]基于介電頻譜與光譜技術(shù)的水果內(nèi)部品質(zhì)無損檢測(cè)方法研究[D]. 王轉(zhuǎn)衛(wèi).西北農(nóng)林科技大學(xué) 2018
碩士論文
[1]近紅外光譜對(duì)石榴品種的判別及品質(zhì)的無損檢測(cè)[D]. 王瓊.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2017
本文編號(hào):3338113
【文章來源】:食品研究與開發(fā). 2020,41(20)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
塔羅科血橙樣品的原始近紅外光譜
分析表明TSS的最佳因子(主成分)、SEC、RPDC及r值分別是7、0.30、1.69和0.833。PLS模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的相關(guān)系數(shù)r值是評(píng)價(jià)PLS模型重要的參數(shù)因子,其中VC的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相關(guān)性最高,達(dá)0.925。TSS、TA及VC含量實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值相關(guān)圖分別如圖2所示。將PLS模型代入預(yù)測(cè)集數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),TSS、TA及VC含量散點(diǎn)圖的相關(guān)系數(shù)r值分別為0.691、0.496、0.856。VC的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的相關(guān)性較高。2.3 PLS模型實(shí)際驗(yàn)證
將光譜所得與化學(xué)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),近紅外光譜分析的TSS結(jié)果較小于化學(xué)分析的TSS結(jié)果,平均值分別為10.3%、11.2%,差值為0.9%;近紅外分析TA、VC大于化學(xué)分析值,其平均值分別為0.84、0.75 g/100 m L和62.91、58.98 mg/100 m L,差值分別為0.09 g/100 m L、3.9 mg/100 m L。近紅外分析獲得TSS結(jié)果與化學(xué)測(cè)定結(jié)果的差異基本表現(xiàn)在1%以內(nèi),占比71.43%;VC基本表現(xiàn)在5 mg/100 m L以內(nèi),占比71.43%;TA差異較大,離散范圍較大,近紅外分析獲得的TA的結(jié)果與化學(xué)測(cè)定值沒有相關(guān)性。3 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]櫻桃番茄可溶性固形物含量的可見/近紅外透射光譜無損檢測(cè)[J]. 王凡,彭彥昆,湯修映,李龍,李永玉. 中國(guó)食品學(xué)報(bào). 2018(10)
[2]基于線性漸變分光近紅外光譜儀的蘋果可溶性固形物含量無損檢測(cè)研究[J]. 張鶴冬,王冬,韓平,吳靜珠,余樂. 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全. 2018(05)
[3]應(yīng)用近紅外漫反射光譜法的獼猴桃品質(zhì)無損檢測(cè)[J]. 胡曉峰,林敏,劉輝軍,焦亮,屠海云. 理化檢驗(yàn)(化學(xué)分冊(cè)). 2018(01)
[4]生鮮紫薯花青素等多品質(zhì)參數(shù)的可見-近紅外快速無損檢測(cè)[J]. 卜曉樸,彭彥昆,王文秀,王凡,房曉倩,李永玉. 食品科學(xué). 2018(16)
[5]便攜式番茄多品質(zhì)參數(shù)可見/近紅外檢測(cè)裝置研發(fā)[J]. 王凡,李永玉,彭彥昆,李龍. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(19)
[6]蘋果近紅外無損檢測(cè)實(shí)驗(yàn)研究[J]. 劉瓊磊,譚保華. 湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[7]冰糖橙可溶性固形物和pH值近紅外光譜檢測(cè)[J]. 王旭. 食品研究與開發(fā). 2017(03)
[8]碘量法測(cè)定橙子維生素C的含量[J]. 嚴(yán)蘋,羅月生,陳碧瓊. 廣州化工. 2016(14)
[9]近紅外光譜對(duì)甜椒果實(shí)質(zhì)地的無損檢測(cè)[J]. 潘冰燕,魯曉翔,張鵬,李江闊,陳紹慧. 食品與發(fā)酵工業(yè). 2015(11)
[10]基于可見近紅外光譜的水果糖酸度分級(jí)控制[J]. 龔志遠(yuǎn),李軼凡,劉燕德,吳建紅. 儀表技術(shù)與傳感器. 2015(08)
博士論文
[1]基于介電頻譜與光譜技術(shù)的水果內(nèi)部品質(zhì)無損檢測(cè)方法研究[D]. 王轉(zhuǎn)衛(wèi).西北農(nóng)林科技大學(xué) 2018
碩士論文
[1]近紅外光譜對(duì)石榴品種的判別及品質(zhì)的無損檢測(cè)[D]. 王瓊.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2017
本文編號(hào):3338113
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