文献类型：期刊文章

作　　者：王旭[1] 宋庆恒[2]

机构地区：[1]怀化学院机械与光电物理学院,怀化418008 [2]武陵山片区生态农业智能控制技术湖南省重点实验室,怀化418008

出　　处：《食品工业》

基　　金：湖南省教育厅科研项目(15C1092);武陵山片区生态农业智能控制技术湖南省重点实验室科研项目(ZNKZ2015-3)

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：3

起止页码：305-307

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、FSTA、核心刊

摘　　要：研究了利用近红外漫反射无损检测海沃德猕猴桃可溶性固形物含量和pH的方法。以45个湘西海沃德猕猴桃为标准样本,采集1 000~1 800 nm范围的近红外光光谱,光谱采用9点滑动窗口平滑处理、一阶微分和多元散射校正分别进行预处理,然后采用偏最小二乘算法(PLS)、主成分回归算法(PCR)和多元线性回归算法(MLR)分别建立预测模型。经比较,采用一阶微分的PLS模型预测性能最好。

关 键 词：近红外漫反射 无损检测  可溶性固形物含量 PH 海沃德猕猴桃

分 类 号：O657.33] S663.4[化学类]