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二维相关光谱的鲜核桃青皮含水率检测

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青皮含水率是衡量鲜食核桃新鲜度的重要指标,研究基于可见/近红外光谱技术进行鲜核桃的二维相关光谱分析,以实现青皮含水率的检测.利用4种预处理方法进行光谱数据预处理,经MSC预处理后所建模型的预测结果最好,预测集的决定系数(Rp2)和均方根误差(RMSEP)分别为0.9244和1.23％.在此基础上,进行不同时间下鲜核桃的二维相关光谱分析,优选出7个自相关峰对应的波长(732、560、680、1471、1958、2315、1068 nm)为特征波长.然后,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立鲜核桃青皮含水率的预测模型,结果表明所建LS-SVM模型得到了较优的预测结果(Rp2=0.9146,RMSEP=1.32％).二维相关的可见/近红外光谱分析可实现鲜核桃青皮含水率预测,为鲜核桃品质无损检测方法的研究提供了基础.
Detection of Moisture Content on Green Peel of Fresh Walnut Using Two-Dimensional Correlation Spectroscopy

孙海霞、张淑娟、李成吉、陈彩虹、高庭耀、牛瑞敏

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山西农业大学农业工程学院,山西太谷030801

二维相关光谱 鲜核桃 含水率 检测

山西省应用基础研究计划项目山西省应用基础研究计划项目山西省重点研发计划项目山西省优秀博士来晋工作奖励资金科研项目山西农业大学科技创新基金

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2021

食品科技
北京市粮食科学研究所

食品科技

北大核心
影响因子：0.622
ISSN：1005-9989
年,卷(期)：2021.46(1)
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