利用USB2000+微型光谱仪采集红提400~1?000?nm透过率光谱数据,并通过理化分析测得糖度和酸度值;利用SavitZky-Golay卷积平滑法对原始光谱进行预处理,结合蒙特卡罗交叉验证法剔除奇异点,再利用竞争自适应重加权采样法降维,最终建立随机森林预测模型。糖度预测模型的校正集相关系数和均方根误差分别为0.955?8和0.315?8;验证集相关系数和均方根误差为0.956?8和0.318?5。酸度预测模型的校正集相关系数和均方根误差分别是0.945?6和0.300?1;验证集相关系数和均方根误差为0.940?5和0.311?2。结果表明,该方法适用于红提糖度和酸度的快速无损检测,且具有较高的准确度。
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