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—— 中国食品杂志社
基于近红外光谱融合液滴分析技术进行蓝莓的二维相关分析，以实现蓝莓综合贮藏品质的检测。本研究采集8 个贮藏时间‘绿宝石’蓝莓的近红外光谱图和液滴指纹图，综合分析硬度、花青素、VC、固酸比等15 个理化指标，发现各指标之间有着密切的相关性，因此对15 个理化指标进行隶属函数联合主成分分析计算蓝莓的综合得分，以此划分综合贮藏品质的等级。对光谱数据进行Savitzky-Golay（SG）卷积平滑、标准正态变换、多元散射矫正和迭代自适应加权惩罚最小二乘预处理，经对比分析，SG卷积平滑预处理后所建立的模型预测精度最高，预测结果为82.67%。对液滴数据取平均进行数据降维后进行移动平均平滑、SG卷积平滑、高斯滤波和中值滤波预处理，经过对比分析，经SG卷积平滑预处理后所建立的模型预测精度最高，预测结果为86.67%。以蓝莓的综合得分作为外扰，对光谱数据和液滴数据分别进行二维相关分析，分别优选出879、1 019、1 220、1 636 nm波长和789、1 653、2 386、2 703 ms自相关峰所对应的位置作为特征变量，以光谱和液滴特征数据融合后作为输入建立支持向量机（support vector machine，SVM）和随机森林模型，模型预测准确率分别为100.00%和98.33%，均高于以单个特征作为输入的预测准确率，且SVM模型预测效果更优，之后用‘蓝宝石’‘莱克西’和‘蓝丰’等9 个蓝莓品种进行验证，采用相同的方法进行一系列数据处理建立SVM模型，结果表明模型对于不同品种蓝莓均表现出良好的预测效果。综上，利用可见-近红外光谱融合液滴分析技术可以实现蓝莓综合贮藏品质的预测，为蓝莓的品质检测提供新的方法。
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