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国内刊号：11-1964/S
国际刊号：1000-1298
发布日期:
作者：田潇瑜,黄星奕,白竣文,吕日琴,孙兆燕
单位：江苏大学,江苏大学,江苏大学,江苏大学,江苏大学,
关键词：紫薯;花青素;近红外光谱;偏最小二乘回归;遗传算法
基金：国家重点研发计划项目(2016YFD0401302)和江苏省博士后科研计划项目(1501068C)
紫薯采后贮藏过程中，受环境因素影响，紫薯花青素会逐渐发生降解，导致紫薯色泽变化，营养品质下降。应用近红外光谱技术对贮藏期间的紫薯花青素含量变化进行了分析，建立了快速无损检测模型。实验采集了不同贮藏时间紫薯样本（120个）的近红外光谱，基于全波长范围4000~10000cm-1?结合不同光谱信号预处理方法（数据卷积平滑、一阶求导、标准正态变量变换（SNV））建立紫薯花青素的PLS（偏最小二乘）、SNV-PLS、iPLS（区间偏最小二乘）、GA-PLS（遗传算法-偏最小二乘）定量预测模型。结果显示，全波段经SNV为最优的原始光谱预处理方法。对经SNV预处理的光谱进行iPLS、GA特征波段筛选，所建立的GA-PLS模型预测效果最佳，预测集决定系数R2v和均方根误差为0.9136和7.2398mg/(100g)，剩余预测偏差为3.3397。研究结果表明，应用近红外光谱技术可以较好地检测紫薯花青素含量，研究结果可为紫薯加工原料智能筛选以及贮藏品质监测提供一种可靠手段。
来源：2019年第2期
《农业机械学报》期刊编辑部
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