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灵武长枣是宁夏特色优势农产品,探索有效的长枣品质无损检测方法,为长枣产品高档化、系列化和高附加值提供理论参考。本文以长枣中维生素C、草酸、苹果酸为检测指标,自行搭建的荧光高光谱系统,采用HPLC检测长枣中维生素C、草酸、苹果酸的含量;马氏距离、杠杆值与学生化残差、cook距离剔除异常样本;SVM、卷积平滑、标准正态变化等方法对原始光谱进行预处理;iPLS、GA方法提取特征波长;PCR、SVM、PLS等方法建立灵武长枣内部成分预测模型,并结合分子结构与特征吸收峰探究长枣近红外光谱的吸收机理。主要结论如下:(1)探究了不同贮藏期长枣维生素C、草酸、苹果酸含量的变化,在贮藏前期长枣中多糖经过糖醛酸途径合成维生素C,维生素C含量增加,贮藏后期维生素C参与其他物质合成,含量缓慢下降;在贮藏期间长枣草酸含量缓慢增加,贮藏后期维生素C向草酸转化;在贮藏期间长枣苹果酸含量基本不变。(2)基于近红外高光谱长枣品质无损检测研究。结果表明维生素C光谱经GF预处理、草酸光谱经平均平滑预处理、苹果酸原始光谱PLS模型最佳。采用iPLS得到维生素C最佳建模子区间为2,3,5,7,9-17;草酸的最佳建模子区间为5-17;苹果酸最佳子区间为10,11,13,14,15。采用GA优选最佳拟合波段,维生素C优选出34波段,草酸优选出33个波段,苹果酸优选出54个波段,iPLS与GA优选的特征波段包含了全波段的绝大部分信息,但其他波段对模型也有贡献率,所以特征波段建模的预测相关系数小于全波段建模。(3)长枣关键性组分近红外光谱吸收机理研究。维生素C、草酸、苹果酸标品在900-1700nm波段分别有2、4、3个特征吸收峰,分别对应于理论计算得到的不同官能团的振动吸收。标品的特征吸收峰与iPLS和GA优选出的特征波段相对应,从而阐释近红外高光谱建模的机理。(4)基于荧光高光谱长枣品质无损检测研究。结果表明经基线校准预处理后的SVM长枣维生素C含量的预测模型最优,Rp=0.84;经去趋势预处理后的PLS长枣草酸含量预测模型最优,Rp=0.86;经MF预处理后的PLS长枣苹果酸含量预测模型最优,Rp=0.84。通过比较发现荧光高光谱与近红外高光谱预测模型,结果表明荧光高光谱的PLS预测模型相关系数明显高于近红外高光谱PLS预测模型的相关系数。