利用长波近红外反射率预测榴莲果实的可溶性总固体、干物质含量和成熟期分类,Journal of Food Composition and Analysis
利用长波近红外反射率预测榴莲果实的可溶性总固体、干物质含量和成熟期分类
Journal of Food Composition and Analysis ( IF 4.0 ) Pub Date : 2023-09-03 , DOI: 10.1016/j.jfca.2023.105667
Chirawan Saenphon , Sirirak Ditcharoen , Chayuttapong Malai , Khwantri Saengprachatanarug , Seree Wongpichet , Panmanas Sirisomboon , Wanphut Saechua , Lampan Khurnpoon , Arthit Phuphaphud , Kanvisit Maraphum , Jetsada Posom
基于定量和定性测量，对在传送带上移动的榴莲果肉的 DM 和 TSS进行快速和非破坏性的测量。校准集和预测集分别等于 209 和 69 个纸浆。定量测试比较了使用 SPA、GA 和 VIP 方法从全波长（860-1754 nm）和一些重要变量开发的 DM 和 TSS 预测的 PLS 回归的性能。定性测试通过比较三种监督机器学习分类器（即 SVM、随机森林（RF）和 LDA）来确定成熟度阶段分类的可能性。通过二阶导数谱结合 GA 方法开发了有效的 DM 和 TSS 预测模型，显示了 r 2DM 的 SEP 和 RPD 分别为 0.85、4.50% 和 2.64，TSS 分别为 0.66、5.15% 和 1.60。该模型利用 LDA 算法将样本分为两个不同的组，即“拒绝”和“通过”，其准确率高达 94.20%，令人印象深刻，使其成为质量保证目的的合适选择。该结果表明，少数有效变量比全波长更有效，并提高了模型精度和更高的模型稳定性。增强分类模型可能涉及每组中的数据样本平衡，从而实现进一步的改进。
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更新日期：2023-09-03
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