CN114624402A - 一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于食品品质检测技术领域，具体为一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，包括：将样品划分为校正集和验证集；对螺蛳粉酸笋样品进行感官评分；对样品进行红外光谱扫描获取近红外光谱数据；对近红外光谱数据进行预处理；应用siPLS法将预处理后的全部光谱数据均等划分为10～24个光谱子区间，筛选出与样品品质密切相关的最佳光谱子区间；将上述得到的最佳光谱子区间进行主成分分析，以主成分数为输入值，以柳州螺蛳粉酸笋品质为输出值，应用Jordan‑Elman nets人工神经网络方法建立柳州螺蛳粉酸笋品质近红外光谱预测模型。本发明在不破坏样品的前提下，实现了对柳州螺蛳粉酸笋品质的快速、准确评价。

Description

一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法
技术领域
本发明属于食品品质检测技术领域，具体涉及一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法。
背景技术
当前，人们对柳州螺蛳粉酸笋的评价仍多采用传统的感官评价方法。传统感官审评法虽然经典，但专业性较强，易受审评员嗜好差异、身体状况和环境等多种因素影响，结果主观性较强。此外，采用的化学检测方法需要通过测定内含成分含量再评价柳州螺蛳粉酸笋品质高低，虽然该方法较为准确，但测定前需先将样品粉碎，测定过程中费时、费力，不利于柳州螺蛳粉酸笋品质的实时检测，因此，非常有必要开发一种便捷、科学、客观有效的柳州螺蛳粉酸笋品质评价方法。
近红外光谱主要反映的样品中X-H化学键信息，具有快速、无损的分析优势，目前已经广泛应用于农业、石油化工、纺织业和医药等行业。国内外很多学者应用近红外光谱技术实现了对酸菜的挥发性盐基氮、亚硝酸盐、生物胺等成分含量预测，开展了柳州螺蛳粉酸笋品质的快速评估和水产种类判别研究。但在柳州螺蛳粉酸笋研究方面，目前主要集中在成分分析、质量控制、代谢物图谱、腐败菌类鉴别、发酵技术提升等研究方面，在柳州螺蛳粉酸笋品质评价方面也开展了部分研究工作，主要是仍是传统的品质感官评价及电子鼻评价模型构建，但目前还较少有应用近红外技术对柳州螺蛳粉酸笋品质开展快速、无损评价研究的报道。因此，本研究借助近红外光谱技术，分别结合联合区间偏最小二乘法(synergyinterval partial least squares，siPLS)、主成分分析(principal componentanalysis，PCA)和Jordan-Elman nets人工神经网络方法建立柳州螺蛳粉酸笋品质预测模型，为柳州螺蛳粉酸笋品质快速评价提供一种新方法。
发明内容
针对现有技术中存在的上述不足之处，本发明提供了一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，该方法在不破坏样品的前提下，短时间内就可快速、准确地预测柳州螺蛳粉酸笋品质高低，实现了对柳州螺蛳粉酸笋品质的快速、准确评价。
为实现上述目的，本发明提供的技术方案为：
一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，包括如下步骤：
(1)将样品按照3∶1比例划分为校正集和验证集2个集合；
(2)通过看外形、察颜色、嗅香气、尝滋味和感受质地对螺蛳粉酸笋样品进行感官评分；
(3)采用近红外光谱仪对样品进行漫反射光谱扫描获取近红外光谱数据；
(4)对近红外光谱数据进行预处理，分别比较标准变量变换SNV、多元散射校正MSC、一阶导数和二阶导数光谱预处理方法的效果，筛选出最佳预处理方法；
(5)应用siPLS法将预处理后的全部光谱数据均等划分为10～24个光谱子区间，然后联合其中的2～4个光谱子区间分别建立偏最小二乘法PLS模型，当模型的交互验证均方根方差RMSECV最小时，此时得到的光谱区间即为筛选的与样品品质密切相关的特征光谱区间；
(6)将上述得到的特征光谱区间进行主成分分析(PCA)，以主成分数为输入值，以柳州螺蛳粉酸笋品质为输出值，应用Jordan-Elmannets人工神经网络方法建立柳州螺蛳粉酸笋品质近红外光谱预测模型，所得结果用校正集决定系数
Figure BDA0003493340820000022
验证集决定系数
Figure BDA0003493340820000023
RMSECV、预测均方根均方差RMSEP表示；其中，以
Figure BDA0003493340820000024
越大、RMSEP越小时，模型预测效果越好；
(7)对需要测定品质的螺蛳粉酸笋进行漫反射光谱扫描获取近红外光谱数据，并将预处理后的光谱数据按特征光谱区间对应的光谱波数输入上述模型中即可完成螺蛳粉酸笋品质的快速评价。
作为进一步优选的技术方案，步骤(3)所述近红外光谱仪采用傅里叶变换近红外光谱仪，光谱扫描范围为4000-10000cm-1，分辨率为8cm-1。
作为进一步优选的技术方案，步骤(3)所述扫描具体为：扫描过程中样品杯旋转360°，每个样品扫描3条光谱，每条光谱扫描64次，然后进行光谱平均，作为该样品的最终光谱。
作为进一步优选的技术方案，步骤(5)所述RMSECV按式(1)计算：
Figure RE-GDA0003616510970000021
式中：n为校正集样品数；yi为样品i的实测值；y’i为校正集样品i的预测值。
作为进一步优选的技术方案，步骤(5)所述最佳光谱子区间的波段对应的光谱波数分别为4377.6-4751.7、4755.6-5129.7、6262.7-6633.9、7386～7756.3cm-1。
作为进一步优选的技术方案，步骤(6)中RMSEP按式(2)计算：
Figure RE-GDA0003616510970000031
式中：n为验证集样品数；yi为样品i的实测值；y’i为验证集样品i的预测值。
作为进一步优选的技术方案，步骤(6)中
Figure BDA0003493340820000033
按式(3)计算：
Figure RE-GDA0003616510970000033
式中：n为验证集样品数，yi和y′i分别为样本中第i个样本的实测值和预测值；
Figure RE-GDA0003616510970000034
为所有样本实测值的平均值。
与现有技术相比，本发明的技术方案的有益效果是：
本发明在保证样品完整的条件下获取光谱信息，通过近红外光谱技术、光谱预处理、联合区间偏最小二乘法筛选特征光谱区间后进行主成分分析，再建立品质分数的Jordan-Elman nets人工神经网络预测模型，最终建立了一个稳健的柳州螺蛳粉酸笋品质预测模型(
Figure BDA0003493340820000034
Figure BDA0003493340820000035
RMSEP＝0.387)，使得在不破坏样品的前提下，短时间(几秒钟)内就可快速、准确地预测柳州螺蛳粉酸笋品质高低，实现了对柳州螺蛳粉酸笋品质的快速、准确评价，为降低产品的销售成本提供了一种新的途径。同时，在今后应用过程中，通过利用已经筛选的特征光谱区间，剔除了大量无关的光谱信息，还可以有针对性的开发检测柳州螺蛳粉酸笋品质的近红外光谱仪器，而不必使用全波长近红外光谱检测器，可以降低仪器的研发成本，有利于开发的仪器尽早投入使用。
附图说明
图1为不同样品的平均近红外光谱图；
图2为不同预处理方法下得到的品质得分PLS模型结果比较图；
图3为未知样品的品质分数预测结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，包括如下步骤：
(1)样品划分
选取柳州螺蛳粉酸笋样品共130个，其加工时间为2021年5-10月。其中，120个样品用于建立模型，并将样品按照3∶1比例划分为校正集(90个样品)和验证集(30个样品) 2个集合，其中验证集样品用于检验校正集模型的稳健性。10个样品来源未知，用于检验模型的实际预测效果。
(2)感官评价
根据GB/T 23776-2018，用四分法取得柳州螺蛳粉酸笋样品20.0g。9名感官审评专家对柳州螺蛳粉酸笋品质进行打分，看外形、察颜色、嗅香气、尝滋味和感受质地，各项分数所占比例分别为20％、15％、25％、30％和10％。满分为100分，品质越好，分数越高。
(3)近红外光谱采集
采用傅里叶变换近红外光谱仪(Antaris II型，赛默飞世尔公司，美国)测定，光谱扫描范围4 000-10 000cm-1，分辨率8cm-1，检测器InGaAs。在扫描光谱前，需将仪器开机预热1h待状态稳定后再扫描光谱。扫描过程中，将柳州螺蛳粉酸笋样品装入与仪器配套的样品杯中，采用漫反射方式扫描光谱；为确保采集每个样品的全部近红外光谱信息，扫描过程中样品杯会旋转360°，每个样品扫描3条光谱，每条光谱扫描64次，然后进行光谱平均，作为该样品的最终光谱(如其中的7个样品的最终光谱图如图1所示)。
(4)光谱数据分析
将每条光谱转化为1557对数据点于Excel表中保存，数据点间隔为3.86cm-1，分别应用TQ Analyst 9.4.45软件、OPUS 7.0软件和Matlab 2012a软件对数据进行分析。为有效去除光谱中夹杂的大量噪声信息，提高光谱的信噪比，分别比较标准变量变换(standardnormal variate，SNV)、多元散射校正(multiple scatter correction，MSC)和一阶导数和二阶导数等光谱预处理方法的效果，筛选出最佳预处理方法。
应用siPLS法将预处理后的全部光谱数据均等划分为10～24个光谱子区间，然后联合其中的2～4个光谱子区间分别建立偏最小二乘(partial least squares，PLS)法模型，当模型的交互验证均方根方差(root mean square error of cross validation，RMSECV)最小时，此时得到的光谱区间即为筛选的与样品品质密切相关的最佳光谱子区间。RMSECV按式(1) 计算：
Figure RE-GDA0003616510970000051
式卡：n为校止集样品数；yi为样品i实测值；y’i为校正集样品i预测值。
将上述得到的最佳光谱子区间进行主成分分析(PCA)，以主成分数为输入值，以柳州螺蛳粉酸笋品质为输出值，应用Jordan-Elman nets人工神经网络方法建立柳州螺蛳粉酸笋品质近红外光谱预测模型，所得结果用校正集决定系数
Figure BDA0003493340820000052
验证集决定系数
Figure BDA0003493340820000053
RMSECV、预测均方根均方差(root mean square error of prediction，RMSEP)表示。其中，以
Figure BDA0003493340820000054
越大、RMSEP越小时，模型预测效果越好。最后，对需要测定品质的螺蛳粉酸笋进行漫反射光谱扫描获取近红外光谱数据，并将预处理后的光谱数据按特征光谱区间对应的光谱波数输入上述模型中即可完成螺蛳粉酸笋品质的快速评价。
其中，RMSEP按式(2)计算：
Figure RE-GDA0003616510970000055
式中：n为验证集样品数；yi为样品i实测值；y’i为验证集样品i预测值。
Figure BDA0003493340820000056
按式(3)计算：
Figure RE-GDA0003616510970000057
式中：yi和y’i分别为样本中第i个样本实测值和预测值；
Figure RE-GDA0003616510970000058
为所有样本实测值的平均值。
申请人对上述感官评价的结果进行了统计，结果如表1所示。从表1可以看出，全部柳州螺蛳粉酸笋样品感官品质得分范围为78.00-93.00分，校正集样品的品质得分范围为77.00～92.00分，验证集样品的品质得分范围为83.00-91.00分，验证集样品的品质得分范围处于校正集样品品质得分范围内，表明建模样品的划分是合理的，为建立稳健的柳州螺蛳粉酸笋品质得分预测模型提供了前提条件。
表1 柳州螺蛳粉酸笋品质的感觉评价得分
Figure BDA0003493340820000061
同时，上述应用多种光谱预处理方法对柳州螺蛳粉酸笋样品的近红外光谱数据进行预处理，并应用PLS法分别建立品质得分近红外光谱预测模型，结果见图2所示。从图2可知，不同光谱预处理方法对样品的原始光谱预处理后效果不同，建立的柳州螺蛳粉酸笋品质分数 PLS模型预测结果差异较大，当无光谱预处理时，建立的PLS模型预测结果最差(
Figure BDA0003493340820000063
RMSECV＝1.874)；随着不同的光谱预处理方法对柳州螺蛳粉酸笋样品原始光谱进行去噪处理， PLS模型结果都有不同程度的提升，其中以MSC+二阶导数的光谱预处理方法建立的模型预测结果最佳(
Figure BDA0003493340820000064
RMSECV＝1.205)，与无光谱预处理方法模型预测结果相比，RMSECV 降低了32.1％，可见，对原始光谱进行预处理可以有效提高光谱的信噪比。但是，图2中建立的柳州螺蛳粉酸笋分数近红外预测模型结果还较差，不能较为准确地预测未知柳州螺蛳粉酸笋的品质分数，因此，还需要进一步筛选反映柳州螺蛳粉酸笋品质的特征光谱区间，提升模型的预测效果。
应用siPLS方法分别建立每2～4个光谱子区间的预测模型，当RMSECV最小时，此时建模光谱区间即为筛选的反映柳州螺蛳粉酸笋品质的特征光谱区间，所得结果见表2。
表2 品质分数siPLS模型结果
Figure BDA0003493340820000062
Figure BDA0003493340820000071
从表2可以看出，随着光谱区间划分从10～24个逐渐增长的过程中，全部应用4个光谱区间建立PLS模型，表明4个光谱子区间含有的建模有用信息比2个或3个光谱子区间波段有效信息多，因此，当全光谱划分为一定的光谱子区间时，应用4个子区间建立的siPLS模型预测效果最佳。随着光谱划分子区间数逐渐增多，建立的siPLS模型RMSECV呈现逐渐变小再逐渐增大的趋势，当全光谱划分为16个子区间、选用[23710]4个光谱子区间波段建立模型时，RMSECV最小(0.855)，此时建模的[2，3，7，10]4个光谱子区间波段即为筛选的反映柳州螺蛳粉酸笋品质的最佳光谱区间波段，对应的光谱波数分别为4377.6-4751.7、 4755.6-5129.7、6262.7-6633.9、7386～7756.3cm-1。可见，应用siPLS方法筛选的特征光谱区间只占全部光谱数据的25.00％，但模型的预测效果又得到了进一步提升，与上述MSC+ 二阶导数的光谱预处理方法建立的模型预测结果相比，RMSECV降低了29％。其中，在 4377.6-5129.7cm-1范围内，是C-H键一级倍频吸收区和C＝O二级倍频吸收区； 6262.7-6633.9cm-1范围内，是N-H二级倍频吸收区；7386-7756.3cm-1范围内，是C-H 键二级倍频吸收区。这是由于，柳州螺蛳粉酸笋在发酵与贮藏过程中，会发生一系列以氮类物质为主的生化反应，产生新的化学物质，富含大量的醇类、酸类、酯类、醛类、酚类、烷烃类和萜烯类等物质，这些物质含有大量的C-H和C＝O化学键；柳州螺蛳粉酸笋中还含有大量的游离氨基酸，游离氨基酸对酸笋的鲜爽味具有很大的关系，与柳州螺蛳粉酸笋品质呈正相关，含有较多的N-H化学键，这些物质含有的化学键信息在近红外光谱波段范围内被siPLS方法筛选出来，可见，筛选的特征光谱区间可以有效反映柳州螺蛳粉酸笋的品质。因此，应用siPLS方法筛选的特征光谱区间(即最佳光谱子区间)较好反映了柳州螺蛳粉酸笋的品质，与实际感官审评结果相符。
再对特征光谱区间进行主成分分析(PCA)，结果如下表3所示。
表3 前七个主要成分的贡献率
Figure BDA0003493340820000081
从表3可以看出，对特征光谱区间进行PCA后，前7个主成分的贡献率迅速降低，其中 PC1贡献率为92.33％，PC2贡献率为4.87％，PC3贡献率为1.95％，PC4～PC7的各个主成分贡献率均低于1.00％；前3个主成分的累计贡献率为99.15％，可见前3个主成分的信息就可以代表特征光谱区间的全部信息，可用于下一步建立Jordan-Elman nets人工神经网络预测模型。
因此，本发明人工神经网络预测模型建立具体为：以前3个主成分为输入值，以柳州螺蛳粉酸笋品质分数为输出值，应用Jordan-Elman nets人工神经网络方法建立柳州螺蛳粉酸笋品质分数的近红外光谱预测模型。在建立模型过程中，各传递层之间应用的传递函数不同，模型预测结果也不同。本发明在建立人工神经网络模型过程中，学习速率为0.1，比较3种信息传递函数，分别为linear[-1，1]函数、logistic函数和tanh函数。模型的预测结果见表4。
表4 三种信息传递函数人工神经网络模型结果
Figure BDA0003493340820000082
从表4可以看出，3种信息传递函数建立的柳州螺蛳粉酸笋品质分数的Jordan-Elman nets人工神经网络模型中，线性的linear函数模型预测结果最差(
Figure BDA0003493340820000083
RMSEP＝0.524)，双曲线型tanh函数模型预测结果最佳(
Figure BDA0003493340820000084
RMSEP＝0.387)，这是由于在建模过程中，柳州螺蛳粉酸笋光谱中含有的信息较为复杂，而不是单纯一种物质的光谱信息，因此，线性的传递函数linear预测效果会相对较差；logistic函数是S型函数，表明光谱信息存在一定的非线性因素，模型预测结果较线性linear函数稍佳；tanh函数是双曲正切函数，模型收敛速度较快，减少迭代次数，模型的预测结果在3种传递函数中最佳，预测模型也最稳健。
为检验建立的Jordan-Elman nets人工神经网络模型的实际预测效果，对10个未知样品品质分数进行预测，所得结果见图3。从图3可以看出，应用最佳的人工神经网络模型可以准确预测10个未知样品的品质(根据图3数据计算可得，
Figure BDA0003493340820000091
RMSEP＝0.393)，预测结果与验证集模型较为接近，表明在tanh传递函数下，应用Jordan-Elmannets人工神经网络模型可以准确的预测柳州螺蛳粉酸笋的品质。
实现柳州螺蛳粉酸笋品质快速、无损检测是当前的发展趋势，有利于产品销售时品质的实时检测，对柳州螺蛳粉酸笋发酵品质控制技术改造升级具有重要意义。本发明将近红外光谱技术、siPLS法、PCA和Jordan-Elman nets人工神经网络相结合，建立一个稳健的柳州螺蛳粉酸笋品质预测模型(
Figure BDA0003493340820000092
RMSEP＝0.387)，在不破坏样品的前提下，短时间(几秒钟)内就可快速、准确地预测柳州螺蛳粉酸笋品质高低，为降低产品的销售成本提供了一种新的途径。同时，在今后应用过程中，通过利用已经筛选的特征光谱区间，剔除了大量无关的光谱信息，还可以有针对性的开发检测柳州螺蛳粉酸笋品质的近红外光谱仪器，而不必使用全波长近红外光谱检测器，可以降低仪器的研发成本，有利于开发的仪器尽早投入使用。

Claims (7)

1.一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)将样品按照3∶1比例划分为校正集和验证集2个集合；
(2)通过看外形、察颜色、嗅香气、尝滋味和感受质地对螺蛳粉酸笋样品进行感官评分；
(3)采用近红外光谱仪对样品进行漫反射光谱扫描获取近红外光谱数据；
(4)对近红外光谱数据进行预处理，分别比较标准变量变换SNV、多元散射校正MSC、一阶导数和二阶导数光谱预处理方法的效果，筛选出最佳预处理方法；
(5)应用siPLS法将预处理后的全部光谱数据均等划分为10～24个光谱子区间，然后联合其中的2～4个光谱子区间分别建立偏最小二乘法PLS模型，当模型的交互验证均方根方差RMSECV最小时，此时得到的光谱区间即为筛选的与样品品质密切相关的特征光谱区间；
(6)将上述得到的特征光谱区间进行主成分分析，以主成分数为输入值，以柳州螺蛳粉酸笋品质为输出值，应用Jordan-Elman nets人工神经网络方法建立柳州螺蛳粉酸笋品质近红外光谱预测模型，所得结果用校正集决定系数
Figure RE-FDA0003616510960000012
验证集决定系数
Figure RE-FDA0003616510960000013
RMSECV、预测均方根均方差RMSEP表示；其中，以
Figure RE-FDA0003616510960000014
越大、RMSEP越小时，模型预测效果越好；
(7)对需要测定品质的螺蛳粉酸笋进行漫反射光谱扫描获取近红外光谱数据，并将预处理后的光谱数据按特征光谱区间对应的光谱波数输入上述模型中即可完成螺蛳粉酸笋品质的快速评价。
2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，其特征在于，步骤(3)所述近红外光谱仪采用傅里叶变换近红外光谱仪，光谱扫描范围为4000-10000cm-1，分辨率为8cm-1。
3.根据权利要求2所述的基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，其特征在于，步骤(3)所述扫描具体为：扫描过程中样品杯旋转360°，每个样品扫描3条光谱，每条光谱扫描64次，然后进行光谱平均，作为该样品的最终光谱。
4.根据权利要求2所述的基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，其特征在于，步骤(5)所述RMSECV按式(1)计算：
Figure RE-FDA0003616510960000011
式中：n为校正集样品数；yi为样品i的实测值；y’i为校正集样品i的预测值。
5.根据权利要求1所述的基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，其特征在于，步骤(5)所述最佳光谱子区间的波段对应的光谱波数分别为4377.6-4751.7、4755.6-5129.7、6262.7-6633.9、7386～7756.3cm-1。
6.根据权利要求2所述的基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，其特征在于，步骤(6)中RMSEP按式(2)计算：
Figure RE-FDA0003616510960000021
式中：n为验证集样品数；yi为样品i的实测值；y’i为验证集样品i的预测值。
7.根据权利要求2所述的基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法，其特征在于，步骤(6)中
Figure RE-FDA0003616510960000022
按式(3)计算：
Figure RE-FDA0003616510960000023
式中：n为验证集样品数，yi和y’i分别为样本中第i个样本的实测值和预测值；
Figure RE-FDA0003616510960000024
为所有样本实测值的平均值。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116933043A (zh) * 2023-09-15 2023-10-24 天津现代创新中药科技有限公司 菊花产地的鉴别方法、模型的构建方法及电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140078597A (ko) * 2014-06-02 2014-06-25 대한민국(농촌진흥청장) 근적외선 분광기를 이용한 이탈리안 라이그라스 사일리지의 ｐＨ, 수분함량 및 젖산함량 측정 방법
CN104020129A (zh) * 2014-05-16 2014-09-03 安徽农业大学 一种基于近红外光谱结合氨基酸分析技术的工夫红茶发酵质量的判别方法
CN110308111A (zh) * 2019-06-14 2019-10-08 湖北省农业科学院果树茶叶研究所 一种应用近红外光谱技术快速预测远安黄茶闷黄时间的方法
CN110334714A (zh) * 2019-06-14 2019-10-15 湖北省农业科学院果树茶叶研究所 一种基于人工神经网络技术的机采眉茶车色样品等级预测方法
US20200049623A1 (en) * 2018-08-13 2020-02-13 Oil Crops Research Institute, Chinese Academy Of Agricultural Sciences Nir spectroscopy method for fatty acid content of oilseeds

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104020129A (zh) * 2014-05-16 2014-09-03 安徽农业大学 一种基于近红外光谱结合氨基酸分析技术的工夫红茶发酵质量的判别方法
KR20140078597A (ko) * 2014-06-02 2014-06-25 대한민국(농촌진흥청장) 근적외선 분광기를 이용한 이탈리안 라이그라스 사일리지의 ｐＨ, 수분함량 및 젖산함량 측정 방법
US20200049623A1 (en) * 2018-08-13 2020-02-13 Oil Crops Research Institute, Chinese Academy Of Agricultural Sciences Nir spectroscopy method for fatty acid content of oilseeds
CN110308111A (zh) * 2019-06-14 2019-10-08 湖北省农业科学院果树茶叶研究所 一种应用近红外光谱技术快速预测远安黄茶闷黄时间的方法
CN110334714A (zh) * 2019-06-14 2019-10-15 湖北省农业科学院果树茶叶研究所 一种基于人工神经网络技术的机采眉茶车色样品等级预测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周竹等: "雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化", 《浙江农林大学学报》, vol. 32, no. 6, pages 875 - 882 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116933043A (zh) * 2023-09-15 2023-10-24 天津现代创新中药科技有限公司 菊花产地的鉴别方法、模型的构建方法及电子设备

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