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—— 中国食品杂志社
为探索傅里叶近红外光谱快速无损检测贮藏期苹果品质的方法，在苹果贮藏过程中，每隔30d采集富士和粉红女士(各40个)2个苹果品种共计400个样本的近红外图谱(12000～4000cm-1)，用OPUS-QUANT软件预处理光谱，用偏最小二乘法建立通用于2个品种的可滴定酸(TA)、pH值和可溶性固形物(SSC)的数学模型。结果表明：富士和粉红女士的光谱经矢量归一化预处理后，在波段7502～4247cm-1内所建立的可滴定酸模型稳定性较好，该模型校正时的相关系数(R2)和评估均方误分别为0.9231和0.0263%，预测时的相关系数R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9071和0.0266%；在波段11995～4247cm-1内，光谱经一阶导数预处理后所建立的pH值预测模型稳定性较好，该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9263和0.0700，预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9113和0.0772；近红外光谱经最大-最小归一化预处理后，在波段6102～5446cm-1所建立的SSC模型效果较好，该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9212和0.3570%，预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9130和0.370%。在富士和粉红女士贮藏期品质检测过程中，建立的通用于这2个品种的TA、pH值和SSC检测的数学模型，稳定性较好，能满足品质快速无损检测的要求。
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