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利用LCR平行板测试仪在1~1 000 k Hz频率范围内测试推算了贮藏期间草莓相对介电常数ε'、介电损耗因子ε″,分析了其随贮藏时间动态变化规律。此外,测试分析了贮藏过程中草莓品质指标(呼吸强度、可溶性固形物和失质量率)的变化规律;最后,运用逐步回归法对草莓介电参数与品质指标进行了相关性及回归分析。结果发现,8个较佳频率点下的介电参数与草莓品质指标间具有较强的相关性,均达到极显著水平(P0.01);两者建立的逐步回归模型相关系数R2依次为0.93、0.87、0.90。结果表明,利用草莓的介电参数预测草莓的内在品质是可行的。 相似文献
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为了探寻利用介电频谱预测灵武长枣可溶性固形物含量的可行性,并建立最优模型,该文采用网络分析仪在200 MHz~18 GHz的频率范围内,选取101个频率点,测定分析了300个灵武长枣的介电损耗因子ε″和介电常数ε'频谱,利用长枣的介电损耗因子ε″和介电常数ε'进行了可溶性固形物含量的预测模型研究。通过遗传算法(genetic algorithm,GA)和相关系数法(correlation coefficient,CC)提取了介电频谱的有效信息,并分别采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、主成分回归(principal component regression,PCR)和支持向量机(support vector machines,SVM)法比较建立了可溶性固形物含量的预测模型。研究结果表明:用GA与CC方法提取频谱有效信息的建模效果要优于原始频谱的建模效果;PCR法的建模效果要优于PLS与SVM法的建模效果。以介电损耗因子ε″、介电常数ε'频谱建立的可溶性固形物含量的最优预测模型分别为GA-PCR和CC-PCR。以介电损耗因子ε″建立的GA-PCR模型优于介电常数ε'的CC-PCR模型,其校正集和预测集的相关系数分别为0.933和0.925,均方根误差分别为0.661%和0.702%。结果表明,利用介电频谱预测灵武长枣的可溶性固形物含量是可行的。 相似文献
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