| 基于电子鼻的“贵妃”芒果糖度酸度无损伤检测技术应用 |
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| 引用本文： | 李敏,高兆银,朱迎迎,苏增建,陈亮,郑淑英,张正科,胡美姣.基于电子鼻的“贵妃”芒果糖度酸度无损伤检测技术应用[J].热带作物学报,2016,37(8):1553-1557. |
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| 作者姓名： | 李敏 高兆银 朱迎迎 苏增建 陈亮 郑淑英 张正科 胡美姣 |
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| 作者单位： | 1. 中国热带农业科学院环境与植物保护研究所,海南海口 571101;农业部热带作物有害生物综合治理重点实验室,海南海口571101;农业部热带农林有害生物入侵监测与控制重点开放实验室,海南海口 571101;海南省热带农业有害生物监测与控制重点实验室,海南海口 571101;2. 海南大学环境与植物保护学院,海南海口,570228;3. 中国热带农业科学院环境与植物保护研究所,海南海口,571101;4. 海南大学食品学院,海南海口,570228 |
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| 基金项目： | 海南省自然科学基金（No. 314102）；公益性芒果行业科研专项经费项目（No. 201203092-2）；中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（No. 2011hzs1J027、2011hzs1J004、2012hzs1J011、2013hzs1J012）。 |
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| 摘 要： | 以"贵妃"芒果为试材,利用电子鼻检测果实气味响应值,同时测定果实的糖酸度,采用偏最小二乘法(PLS)和BP神经网络建立了基于电子鼻的可溶性固形物、可滴定酸的品质预测模型。两种方法构建的可溶性固形物含量预测模型的建模集相关系数R均大于93%,可滴定酸测模型的建模集相关系数R均大于91%。其中,BP神经网络建模集的相关系数R均略高于PLS,建模均方均根误差(RMSEM)也较低。而预测集相关系数R和预测均方根误差(RMSEP)与PLS的相当或略低,BP神经网络模型对芒果糖酸度预测准确性略好于PLS。结果表明,PLS和BP神经网络模型的预测性能均较好,利用电子鼻技术对芒果品质进行无损伤检测是可行的。
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| 关 键 词： | “贵妃”芒果 电子鼻 采后品质 无损伤检测 |
Non-destructive Test on Predicting Sugar Content and Acidity of Mango by Electronic Nose Technology |
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| LI Min,GAO Zhaoyin,ZHU Yingying,SU Zengjian,CHEN Liang,ZHENG Shuying,ZHANG Zhengke and HU Meijiao.Non-destructive Test on Predicting Sugar Content and Acidity of Mango by Electronic Nose Technology[J].Chinese Journal of Tropical Crops,2016,37(8):1553-1557. |
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| Authors: | LI Min GAO Zhaoyin ZHU Yingying SU Zengjian CHEN Liang ZHENG Shuying ZHANG Zhengke and HU Meijiao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Mango Electronic nose Postharvest quality Non-destructive detection |
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