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—— 中国食品杂志社
利用高效液相色谱法检测蔗糖含量，同时运用高光谱成像技术结合化学计量方法建立蔗糖预测模型；通过竞争性自适应加权（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）算法、连续投影算法（successive projection algorithm，SPA）和无信息消除变量（uninformative variable elimination，UVE）降维处理，建立特征波段和全波段的主成分回归（principal component regression，PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）和多元线性回归（multivariable linear regression，MLR）模型。结果表明，采用蒙特卡洛方法剔除异常样本后，相关系数由0.611增大到0.846；正交信号校正法预处理效果最佳，RC和RP分别为0.853和0.794；利用SPA、UVE、CARS、CARS＋SPA和CARS＋UVE五种方法提取了5、21、17、10、18 个特征变量，其中CARS-PCR模型最好，校正集、预测集的相关系数为0.861、0.843，校正集、预测集的均方根误差为0.013 mg/g和0.014 mg/g。综上，高光谱成像技术可以实现长枣蔗糖含量的预测，为更深一步探讨枣的内部品质提供参考。
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