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基于近红外光谱法建立核桃仁可溶性蛋白质含量检测模型

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[目的]核桃仁中的可溶性蛋白质含量是影响核桃品质的重要指标,比较核桃仁可溶性蛋白质含量不同模型之间的预测性能.[方法]以180份核桃仁样品作为研究对象,采集样品的近红外漫反射光谱.使用6种不同预处理方法对光谱信息进行处理,比较BP神经网络法和支持向量回归(SVR)建立核桃仁蛋白质的预测模型.[结果]2种方法对不同组合的预处理方法所建立模型的决定系数均大于0.81,相比于SVR模型的预测模型性能,MSC+FD+BP神经网络所建的预测模型性能更优,建模集的决定系数R2为0.871,均方根误差为0.0895,RPD为2.875;验证集的R2为0.825,均方根误差为0.1059,RPD值为2.233.[结论]BP神经网络算法在特征波段的核桃仁可溶性蛋白质含量预测建模中,模型质量优于SVR算法.MSC+FD+CARS+BP神经网络建模方式更适用核桃仁可溶性蛋白质含量的预测,为使用近红外光谱分析核桃仁质量提供了参考依据.
A model for soluble protein content detection of walnuts based on near in-frared spectroscopy

Walnut meatSoluble protein contentBack-Propagation networkSupport Vector Regres-sion (SVR)

罗浪琴、王涛、刘国庆、赵文革、张锐、于军、陆斌、陈天财

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塔里木大学园艺与林学学院,新疆阿拉尔 843300

新疆生产建设兵团塔里木盆地生物资源保护利用重点实验室,新疆阿拉尔 843300

南疆特色果树高效优质栽培与深加工技术国家地方联合工程实验室,新疆阿拉尔 843300

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云南林业和草原科学院,昆明 650000

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核桃仁 可溶性蛋白质含量 BP神经网络 支持向量回归(SVR)

国家重点研发计划塔大校长基金创新研究团队项目塔里木大学科研条件项目温宿核桃科技小院项目

2020YFD1000703TDZKCX202101TDZ-KKY202204农技协发字[2022]16号

2023

10.13925/j.cnki.gsxb.20220684

果树学报
中国农业科学院郑州果树研究所

果树学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.486
ISSN：1009-9980
年,卷(期)：2023.40(8)
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