孙海霞 张淑娟 薛建新 刘蒋龙 赵旭婷

(山西农业大学工学院， 太谷 030801)

鲜枣内部综合品质光谱评价指标建立与分析

孙海霞 张淑娟 薛建新 刘蒋龙 赵旭婷

(山西农业大学工学院， 太谷 030801)

为实现鲜枣内部综合品质的在线无损快速检测，利用可见/近红外光谱漫反射技术，针对完熟期壶瓶枣的内部品质，包括含水率、可溶性固形物含量、硬度、可溶性蛋白质含量、维生素C含量5项指标，分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长并建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)预测模型，硬度预测模型的相关系数和均方根误差分别为0.945 2和41.684 9，其余品质预测模型的相关系数均在0.923 0及以上、均方根误差均在3.779 2及以下。在此基础上，对5项品质指标进行了相关性分析，表明在0.01或0.05水平上两两指标间存在极显著或显著的相关性，故采用因子分析法构建了内部综合品质评价指标，建立了CARS-LS-SVM预测模型，结果表明该模型的相关系数和均方根误差分别为0.924 1和6.063 5，预测精度较高。研究表明，所建立的CARS-LS-SVM模型可有效实现鲜枣内部综合品质的评价。

鲜枣； 内部综合品质； 特征提取； 可见/近红外光谱

引言

在果品品质[1-2]评价中，含水率、可溶性固形物含量影响果实的内部口感，硬度影响果肉质地，蛋白质含量、维生素含量影响果实的营养成分，上述指标直接影响水果的定级和定价。

近年来，近红外光谱技术已成功应用于水果内部品质检测中，国内外许多学者做了相关研究。JNIOR等[3]建立了新鲜巴西莓的干物质含量与傅里叶变换近红外漫反射光谱数据的偏最小二乘回归(Partial least squares regression，PLSR)模型，从侧面验证了水果中含水率与近红外光谱数据之间的对应关系。……