CN119413757A 一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价和货架期预测方法 （三亚中国农业科学院国家南繁研究院）_第1页
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院一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综本申请公开了一种基于近红外光谱技术的生产过程中的整个生物学过程的品质与近红外2S2：选取水果若干并分别进行扫描，将每个点扫描50S3：采集水果从采摘到完熟过程中果实的测定位点S4：对测定获得的水果光谱数据进行异常值测试，S6：分析品种不同的水果果实的指标的主成分F=a*Zx1+b*Zx2+c*Zx32.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价方法，其特式中：X表示建模集样品光谱数据矩阵，Xi为第i个样品的光谱数3.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价方法，其特征在于：所述预处理算法包括标准正态变换，标准正态变换包括以下计算公式：34.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价方法，其特5.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价方法，其特6.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价方法，其特7.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价方法，其特征在于：所述预处理算法包括最大一最小归一化，最大一最小归一化包括以下计算公式：8.根据权利要求6所述的一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价方法，其特将n个样品的被测组分的含量矩阵Y=(yi)nx1和n个样品p个波长点处光谱反射率矩B=TTU(TTT)149.根据权利要求6所述的一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价方法，其特样品中去除异常水果后，按水果达到完熟状态需要的天数，对样品将样品划分成校正集和预测集，使用偏最小二乘法建立水果贮放潜5[0006]本申请提供一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合[0007]本申请提供一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合6F=a*Zx1+b*Zx2+c*Zx3。个光谱Xi与平均光谱X的线性回归的斜率7B=TTU(TTT)1根据式Ynew=TnewBQT求得未知样品被测组分含量；Ynew是新的被测组分的含量矩阵，8将样品划分成校正集和预测集，使用偏最小二乘法建立水果贮放潜力检测模型，值的不同区间分布进行水果最佳采收时间的判别，提高了成熟度检测的可信度和准确度，9构建三个品种水果样品的成熟度综合评价指标F分析品种不同的水果样品果实的指标的主F=a*Zx1+b*Zx2+c*Zx3个光谱Xi与平均光谱X的线性回归的斜率B=TTU(TTT)1根据式Ynew=TnewBQT求得未知样品被测组分含量；Ynew是新的被测组分的含量矩阵，[0050]将样本划分成校正集和预测集，使用偏最小二乘法建立水果贮放潜力检测模

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