换一批低温贮藏的桃果实品质近红外光谱预测模型比较
Comparison of Near-Infrared Spectral Prediction Models for Peach Fruit under Low-Temperature Storages
摘要桃果实低温贮藏极易发生冷害,对其贮藏期品质快速检测研究非常重要.将桃果实在0,4℃及0℃与4℃组合3个低温条件下贮藏28 d,采用近红外(NIR)光谱技术建立其可溶性固形物、可滴定酸、糖酸比、硬度、咀嚼性、弹性、胶着性和黏附性各项品质指标变化的NIR定量模型.通过对比13种光谱预处理方法的建模效果,分别构建最优的偏最小二乘(PLS)模型.上述最优模型在预测集上的相关系数分别为0.89,0.69,0.55,0.92,0.86,0.86,0.86,0.88.此外,利用PCA分析桃果实各品质指标之间的内在联系,以此为基础,计算不同贮藏温度下桃果实的评价函数,进而建立桃果实营养品质综合得分F值的预测模型.模型在0,4℃及0℃与4 ℃组合条件下的预测集相关系数分别为0.68,0.58,0.77.F值预测的相关系数高,模型的预测性能较好,能够实现不同低温贮藏条件下桃果实综合品质的无损检测.本研究为实际生产中利用NIR光谱技术快速检测桃果实在不同低温环境下的贮藏品质提供了技术参考.
更多相关知识
关键词
桃果实近红外光谱低温快速检测冷害贮藏品质peach fruitnear infrared spectroscopylow temperaturerapid determinationcold damagestorage quality
栏目名称
DOI
10.16429/j.1009-7848.2025.10.034
发布时间
2026-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
湖南省重点研发项目（2024JK2141）
- 浏览4
- 被引0
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
