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《华中农业大学》 2008年
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基于近红外光谱的贮藏脐橙品质无损检测方法研究

夏俊芳  
【摘要】: 为了提出脐橙内部品质近红外光谱快速无损检测方法,预测和控制脐橙可溶性总糖、总酸、维生素C、可溶性固形物、糖酸比等内部品质贮藏特性,收集了420个脐橙样品,比较并优选了11种常用光谱消噪预处理方法,确定了小波消噪的最优分解尺度,提出了近红外光谱消噪的最优小波基,建立了贮藏脐橙内部品质近红外光谱无损检测定量模型,建立了脐橙内部品质贮藏特性的BP神经网络模型。主要研究结果如下: 1.可溶性总糖含量近红外光谱常规最佳预处理方法是直线差值(SLS)法;多品种PLS校正模型和验证模型预测值的相关系数R分别为0.9487和0.877,内部交叉验证均方差RMSECV分别为0.776%和0.6992%;单品种PLS校正模型和验证模型预测值R分别为0.961和0.9626,RMSECV分别为0.767%和0.7769%。总酸含量近红外光谱常规最佳预处理方法是附加散射校正法(MSC);多品种PLS校正模型和验证模型预测值R分别为0.9268和0.894,RMSECV分别为0.0355%和0.0407%;单品种PLS校正模型和验证模型预测值R分别为0.9663和0.9813,RMSECV分别为0.0328%和0.01705%。维生素C含量近红外光谱常规最佳预处理方法是一阶导数+向量归一化(FD+VN);多品种PLS校正模型和验证模型预测值R分别为0.9306和0.8689,RMSECV分别为5.07mg/100g和3.888mg/100g;单品种PLS校正模型和验证模型预测值R分别为0.9392和0.9717,RMSECV分别为2.02mg/100g和1.8356mg/100g。可溶性固形物含量近红外光谱无损检测的常规光谱最佳预处理方法是一阶导数(FD);多品种PLS校正模型和验证模型预测值R分别为0.9654和0.8953,RMSECV分别为0.316%和0.4262%;单品种PLS校正模型和验证模型预测值R分别为0.9737和0.94,RMSECV分别为0.282%和0.36%。 2.可溶性总糖近红外光谱小波消噪最佳分解尺度为6,PLS模型预测值R达到0.9231,RMSECV为0.672%。总酸度近红外光谱小波消噪最佳分解尺度为3 PLS模型预测值R为0.9371,RMSECV为0.0334%。维生素C近红外光谱小波消噪最佳分解尺度为3,PLS模型预测值R为0.9632,RMSECV为2.78mg/100g。可溶性固形物含量近红外光谱小波消噪最佳分解尺度为5,PLS模型预测值R为0.9791,RMSECV为0.292%。 3.小波包变换是脐橙可溶性总糖、总酸、维生素C、可溶性固形物近红外光谱消噪的有效方法。可溶性总糖近红外光谱噪声效果最好的小波基是db6,其PLS模型预测值R为0.9431、RMSECV为0.373%。总酸近红外光谱消噪效果最好的小波基是db4,其PLS模型预测值R为0.9507、RMSECV为0.0336%。维生素C近红外光谱消噪效果最好的小波基是db5,其PLS模型预测值R为0.9427、RMSECV为2.02mg/100g。可溶性固形物近红外光谱消噪效果最好的小波基是db5,其PLS模型预测值R为0.968、RMSECV为0.344%。 4.内部品质与贮藏时间的BP人工神经网络模型中,可溶性总糖模型某些优化隐含层神经元数目为60,贮藏时间校正模型预测值R为0.864,验证模型R为0.88。总酸模型优化隐含层神经元数目为50,贮藏时间校正模型预测值R为0.984,验证模型R为0.9814。维生素C模型优化隐含层神经元数目为50,贮藏时间校正模型预测值R为0.82,验证模型R为0.8648。可溶性固形物模型优化隐含层神经元数为30,贮藏时间校正模型预测值R为0.933,验证模型R为0.9343。糖酸比模型优化隐含层神经元数为60,贮藏时间校正模型预测值R为0.89,验证模型R为0.90。与贮藏时间关联最显著的品质指标是总酸度。 5.可溶性总糖、总酸、维生素C、可溶性固形物和糖酸比等5个指标建立的多因素随贮藏时间变化的BP人工神经网络模型优化隐含层神经元数为8,校正模型贮藏时间预测值R为0.98,验证模型R为0.99。多因素模型比单因素模型预测效果精确,应该采用多因素模型预测贮藏时间和贮藏寿命。
【学位授予单位】:华中农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TS255.7

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【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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8 刘长举;李小昱;王为;高云;周竹;赵政;;基于高光谱图像技术的土壤全氮检测方法研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
9 何东健;杨成海;杨青;兰玉彬;杨福增;赵友亮;;面向精准农业的农田土壤成分实时测定研究进展[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
10 刘玉萌;李民赞;安晓飞;郑立华;;一种便携式土壤氮素光谱检测仪设计[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
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8 花月芳;基于太赫兹时域光谱技术的农药定性和定量分析[D];浙江大学;2010年
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10 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
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1 李硕;基于Vis/NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究[D];华中农业大学;2010年
2 蒋诗媛;我国柑橘产业化中地理标志保护与发展法律问题研究[D];华中农业大学;2010年
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7 刘帅男;机织物规格要素与其光泽性能的关系研究[D];浙江理工大学;2010年
8 何文;近红外漫反射光谱结合PLS-ANN算法对药物有效成分的定量分析测定[D];郑州大学;2010年
9 牛文娟;基于图像处理的烟叶分级研究[D];郑州大学;2010年
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【同被引文献】
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1 李春娟;单世华;万书波;许婷婷;闫彩霞;;贮藏时间对花生品质成分和种子活力的影响[J];山东农业科学;2008年01期
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【二级引证文献】
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【二级参考文献】
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2 高云才;脐橙卖给谁[N];人民日报;2009年
3 记者 张远刚 通讯员 郑家裕 刘紫荣;秭归20万亩脐橙昨开园[N];三峡日报;2009年
4 吕绍武 岳瑛 记者 张飞;邻水秋季定植优质脐橙2.6万亩[N];广安日报;2008年
5 记者 梅云雄;品牌变脸市场掉头环境通畅[N];三峡日报;2008年
6 本报记者 王玉琪 何红卫;三峡库区脐橙品种选育推广成果丰硕[N];农民日报;2010年
7 本报记者 李清波 王云;一个“标准”的脐橙多赚千万元[N];四川日报;2011年
8 记者 李白蕾;白沙脐橙打入首都市场[N];福州日报;2009年
9 特派记者 张远刚 通讯员 郑家裕;屈乡山水好 四季鲜橙香[N];三峡日报;2009年
10 特派记者 张远刚 通讯员 郑家裕;秭归脐橙挺进俄罗斯[N];三峡日报;2009年
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1 夏俊芳;基于近红外光谱的贮藏脐橙品质无损检测方法研究[D];华中农业大学;2008年
2 黄富荣;人体血液胆固醇、甘油三酯近红外光谱无试剂分析方法研究[D];暨南大学;2010年
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5 于海燕;黄酒品质和酒龄的近红外光谱分析方法研究[D];浙江大学;2007年
6 柳俊;近红外光谱分析技术在白芍中药配方颗粒制备过程中的应用研究[D];广州中医药大学;2011年
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9 宋岩;近红外光谱技术在药物检测中的应用研究[D];吉林大学;2009年
10 樊景超;苹果果实病害近红外光谱信息获取与识别模型研究[D];中国农业科学院;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李文良;近红外光谱法用于蛇床子萃取物的快速无损定量分析的研究[D];吉林大学;2007年
2 任绍钢;近红外光谱技术在药用真菌云芝活性成分快速无损分析中的应用[D];吉林大学;2008年
3 张华秀;近红外光谱法快速检测牛奶中蛋白质与脂肪含量[D];中南大学;2010年
4 高俊;近红外光谱分析技术在油品分析中的应用研究[D];南京工业大学;2005年
5 张艳洁;近红外光谱无创血糖检测模拟样品的试验研究[D];吉林大学;2008年
6 潘建超;近红外光谱分析技术对痰热清注射液配方药材的质量控制研究[D];华东理工大学;2010年
7 惠娜;近红外光谱分析技术在党参及复方丹参片质量控制中的应用[D];兰州大学;2011年
8 吴喜平;基于Matlab的水质COD近红外光谱预测模型的研究[D];福建农林大学;2007年
9 王冰;近红外光谱法快速定量分析八角茴香中莽草酸[D];吉林大学;2010年
10 崔继承;人体血糖浓度近红外光谱校正模型的建立[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2003年
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