本發(fā)明公開了屬于食品檢測技術(shù)領(lǐng)域的一種快速無損檢測蘋果的品種、糖度和酸度的方法。本發(fā)明的方法采集蘋果樣品的近紅外光譜,同時通過手持折光糖度儀和筆式pH計分別檢測蘋果的糖度和酸度;然后通過主成分分析方法對預處理過的蘋果光譜數(shù)據(jù)進行降維處理,并用遺傳算法進行優(yōu)化,最后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行分類,通過多次驗證,最終確定最佳的預測模型。本發(fā)明建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型,可以很好的預測蘋果的品種,糖度和酸度。傳統(tǒng)方法需要對蘋果進行破壞,是有損檢測,而且對糖度和酸度需要分別檢測,對蘋果品種更沒有合適的方法進行檢測。本發(fā)明具有無破壞性、速度快、成本低、樣品無需預處理、無需化學試劑和無污染等優(yōu)點,并且可以同時對蘋果的品種,糖度和酸度進行預測。
聲明:
“快速無損檢測蘋果的品種、糖度和酸度的方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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