《表3 基于不同特征波长提取方法建立的PLSR模型效果》

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《便携式红提葡萄多品质可见/近红外检测仪设计与试验》

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由表3可知，在原始光谱经过预测处理后建立的红提SSC、总酸质量分数、p H值的PLSR模型中，所建模型的校正集的相关系数与预测集的相关系数相差不大，在原始光谱经过预测处理后建立的硬度和含水率的PLSR模型中，所建模型的校正集的相关系数与预测集的相关系数相差较大。在原始光谱经过预测处理后建立的红提SSC、总酸质量分数、p H值、硬度和含水率的PLSR模型中，建模所用的特征波长数量较多，需要进行特征波长的提取进一步提高模型的稳定性和预测性能。对于红提果粒SSC指标，经过MA UVE SPA所建PLSR模型的Rc、Rp和RPD都明显大于其他特征波长提取方法建立的PLSR模型，模型效果较好；对于红提果粒总酸质量分数指标，经过RAW UVE SPA所建PLSR模型的RPD为5.051 2，明显大于其他特征波长提取方法建立的PLSR模型，模型效果较好；对于红提果粒p H值指标，经过MA CARS SPA所建PLSR模型的Rp和RPD明显大于其他特征波长提取方法建立的PLSR模型，模型效果较好；对于红提果粒硬度指标，经过Nor SPA所建PLSR模型的Rp和RPD明显大于其他特征波长提取方法建立的PLSR模型，模型效果较好；对于红提果粒含水率指标，经过S＿G CARS SPA所建PLSR模型的RPD为2.125 9，明显大于其他特征波长提取方法建立的PLSR模型，模型效果较好；红提果粒SSC、总酸质量分数、p H值和含水率的最佳模型都是通过二次波长提取的方法，红提果粒SSC、总酸质量分数的最佳模型的特征波长提取方法为UVE SPA。红提果粒p H值和含水率的最佳模型的特征波长提取方法为CARS SPA，硬度的最佳模型的特征波长提取方法为SPA。SSC、总酸质量分数、p H值所建最佳模型的校正集和预测集的相关系数均大于0.950，而硬度和含水率所建最佳模型的校正集和预测集的相关系数都低于0.950，SSC、总酸质量分数和p H值所建最佳模型预测性能明显好于硬度和含水率所建模型，红提SSC、总酸质量分数、p H值、硬度和含水率最优预测模型的RPD分别为3.150 1、5.051 2、6.572 5、2.922 2和2.125 9，通过近红外光谱技术，可以准确地预测红提果粒SSC、总酸质量分数、p H值、硬度和含水率内部指标。