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基于高光谱成像技术的鲜食核桃仁水分检测研究

         
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为实现对货架期内青皮核桃仁水分的快速预测,利用高光谱成像技术采集货架期核桃青皮光谱数据,测定核桃仁含水量,利用连续投影法(SPA)提取11 个特征波长,建立了偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型.结果表明,LS-SVM建模效果最好,预测集的相关系数Rp= 0.800 7,均方根误差RRMSEP = 2.189 7.研究表明,利用高光谱成像技术可以实现货架期青皮核桃仁水分快速预测,为青皮核桃的贮运销提供指导.

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