"该研究利用近红外光谱技术(NIRS)对塔罗科血橙的内在品质进行无损、快速检测，主要关注可溶性固形物(TSS)、可滴定酸(TA)和维生素C(VC)的含量。通过收集100个样品的300个原始光谱数据，采用偏最小二乘法(PLS)建立校正和预测模型，以评估模型的预测性能。实验结果显示，TSS、TA和VC的预测相关系数分别为0.833、0.699和0.925，表明NIRS在检测TSS和VC方面表现良好，但在TA上仍有提升空间。"
详细知识点：
1. **近红外光谱技术(NIRS)**：NIRS是一种非破坏性的光谱分析方法，它利用近红外光对物质进行照射，通过测量反射或透射的光谱来推断物质的成分和结构。在食品科学中，NIRS常用于快速测定农产品的化学成分，如糖分、蛋白质和水分等。
2. **可溶性固形物(TSS)**：TSS是衡量水果甜度的重要指标，通常以百分比表示，包括水果中的糖类、有机酸和其他可溶性物质。在柑橘类水果中，高TSS含量通常意味着更好的口感和风味。
3. **可滴定酸(TA)**：TA是评估水果酸度的指标，通常以柠檬酸或其他主要酸的当量表示。TA与TSS的比值决定了水果的酸甜平衡，对决定柑橘的风味至关重要。
4. **维生素C(VC)**：也称为抗坏血酸，是柑橘类水果的重要营养成分，具有抗氧化作用，对人体健康有益。VC含量的检测对于评估水果的营养价值非常重要。
5. **偏最小二乘法(PLS)**：PLS是一种统计学方法，常用于建立多元线性回归模型，特别是在因变量和自变量之间存在多重共线性的情况下。在NIRS数据分析中，PLS被用来建立光谱数据与目标化学成分之间的关系模型。
6. **模型验证**：通过将数据集划分为校正集和预测集，研究者可以评估模型的预测性能。在本研究中，67个样本用于校正模型，剩下的33个用于预测，从而检验模型的稳定性和准确性。
7. **相关系数(r值)**：相关系数是衡量两个变量间线性关系强度和方向的指标，其范围在-1到1之间。本研究中，TSS和VC的预测模型表现出较高的相关性，而TA的预测相关性较低。
8. **实际验证**：通过比较模型预测值与实际值的差异，研究者评估了NIRS在塔罗科血橙内在品质检测中的实用性。结果显示，NIRS在TSS和VC的检测上表现出色，但对于TA的预测仍有改进空间。
该研究揭示了NIRS在柑橘内在品质快速无损检测中的潜力，尤其是在TSS和VC的预测上。然而，为了提高TA的预测精度，可能需要优化模型或探索更先进的光谱分析技术。此外，NIRS技术在农业、食品质量和食品安全控制等领域具有广阔的应用前景。
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