用傅里叶近红外光谱技术(FT-NIR)对不同品种的苹果以及损伤嘎啦和完好嘎啦进行快速、无损检测,比较不同判别方法对所建立的区分苹果品种及苹果损伤模型的影响。结果表明:损伤嘎啦和完好嘎啦的近红外图谱经小波分析预处理后,用12000~4000cm-1波数范围的前5个主成分分别结合多层感知神经网络、径向基神经网络、Fisher判别3种方法所建立的判别模型对未知样本的正确判别率分别为97.8%、87.2%和84.8%,基于权重法用多元线性回归(MLR)所选择的特征波长所建立的Fisher判别模型对未知样本的正确判别率为89.1%;用偏最小二乘判别(PLS-DA)所建立的判别模型对未知样本的正确判别率为100%,由于PLS-DA模型对训练集和验证集的正确判别率均为100%,因此PLS-DA模型优于其他模型。不同品种苹果的光谱经平滑预处理后,用全波数范围12000~4000cm-1的前6个主成分所建立的判别模型优于经验波数范围8000~4500cm-1所建立的判别模型,其较优模型对建模集和验证集的正确判别率分别为90.9%和92.1%。近红外光谱技术结合化学计量学可以快速、无损鉴别苹果是否有损伤以及不同品种的苹果。
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