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—— 中国食品杂志社
联合使用连续小波变换(continuous wavelet transform，CWT)和广义回归神经网络(generalized regression neural networks，GRNN)建立用于测定樱桃中糖含量的CWT-GRNN 预测校正模型。利用CWT 提取樱桃样本数据中反映含糖量的关键光谱特征，在CWT 域中选择3 个具有代表性的尺度，并在每个尺度下根据樱桃样本的可见- 近红外光谱的特征将其划分为4 个特征区间，从而构造12 个特征输入到GRNN，GRNN 的光滑因子取为0.0001。CWTGRNN模型对20 个预测样本集中的樱桃含糖量的预测相对误差在2% 以内。结果表明，可见- 近红外光谱技术可以快速、准确和无损地测定樱桃中的含糖量，本研究提出的方法可以用于果蔬产业的品质管理与控制。
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