华中农业大学学报

作者：余怀鑫，潘新星，朱旭，叶子凡，祝志慧，刘继红

关键词：可见/近红外光谱; 温州蜜柑; 无损检测; 含水率; 透射光谱技术; 品质分级

基金：湖北省技术创新专项（ 2017ABA158）

利用可见/近红外光谱透射技术检测温州蜜柑含水率。采用微分处理（differential processing,SD）、多元散射校正（multivariate scattering correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、SG卷积平滑以及标准化等预处理方法比较建立的偏最小二乘回归模型（partial least squares regression,PLS）的拟合准确度，并确定最佳预处理方法，同时采用竞争性自适应重加权采样算法（competitive adaptive reweighted sampling algorithm,CARS）提取特征波长，以此建立基于柑橘含水率的PLS模型、BP神经网络模型和最小二乘支持向量机模型（least squares support vector machine,LSSVM）。结果显示，使用经过SNV预处理后的光谱进行CARS筛选得到的359个波长建立的LSSVM模型预测效果最佳，校正集的相关系数和均方根误差分别为0.937 5和0.008 6，验证集相关系数和均方根误差分别为0.831 6和0.012 0，表明可见/近红外光谱技术用于温州蜜柑的含水率检测是可行的。

来源：2021年第1期

《华中农业大学学报》期刊编辑部

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