《表2 不同温度下样品的TSS建模结果》

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《样品尺寸、温度和贮藏期对寒富苹果近红外模型的影响》

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试验利用Unscrambler 6.1软件中的Savitzky-Golay方法对样品光谱数据进行20点平滑和二阶导数处理，选择偏最小二乘法（PLS法）将样品的TSS值和预处理后的光谱数据相关联，分别建立了不同尺寸、不同温度和不同贮藏期的独立模型和混合模型，分别用数值Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ代表大、中、小和混合尺寸等级的TSS模型，不同尺寸等级样品的TSS定标模型结果见表1；分别用小写字母a、b、c、d、e代表0℃、8℃、16℃、24℃下的独立温度模型和混合等级温度的数学模型，不同温度下样品的TSS建模结果见表2；分别用字母A、B、C、D、E代表贮藏期为15、75、135、195 d的模型和不同贮藏期的混合模型，TSS建模结果见表3；Rc和RMSEC分别代表校正相关系数和校正均方根误差，Rp和RMSEP分别代表预测相关系数和预测均方根误差，表中Rp1和RMSEP1反应与所建独立模型相同条件下验证集的预测效果，Rp和RMSEP反应各模型对混合验证集的预测效果。