領(lǐng)學術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
聯(lián)合使用連續(xù)小波變換(continuous wavelet transform，CWT)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(generalized regression neural networks，GRNN)建立用于測定櫻桃中糖含量的CWT-GRNN 預測校正模型。利用CWT 提取櫻桃樣本數(shù)據(jù)中反映含糖量的關(guān)鍵光譜特征，在CWT 域中選擇3 個具有代表性的尺度，并在每個尺度下根據(jù)櫻桃樣本的可見- 近紅外光譜的特征將其劃分為4 個特征區(qū)間，從而構(gòu)造12 個特征輸入到GRNN，GRNN 的光滑因子取為0.0001。CWTGRNN模型對20 個預測樣本集中的櫻桃含糖量的預測相對誤差在2% 以內(nèi)。結(jié)果表明，可見- 近紅外光譜技術(shù)可以快速、準確和無損地測定櫻桃中的含糖量，本研究提出的方法可以用于果蔬產(chǎn)業(yè)的品質(zhì)管理與控制。
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