近红外透射光谱技术在南丰蜜桔可溶性固形物检测中的非线性模型研究

"南丰蜜桔可溶性固形物非线性模型研究" 这篇研究论文主要探讨了如何利用近红外透射光谱无损检测技术，结合两种人工智能算法——径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）和反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network, BPNN），来建立南丰蜜桔可溶性固形物含量的非线性预测模型。南丰蜜桔因其优质的口感和营养价值受到消费者的喜爱，其中可溶性固形物含量是衡量其品质的重要标准之一。 传统的检测方法对南丰蜜桔的可溶性固形物测量存在耗时、破坏果实的问题，而近红外光谱技术则提供了一种快速、无损且经济的解决方案。然而，光谱数据与实际化学成分含量之间的关系往往呈现出非线性特征，这使得建立准确的模型变得复杂。研究者通过43个独立样本进行外部验证，发现径向基函数神经网络在预测模型中的表现优于反向传播神经网络，相关系数达到0.92，预测均方根误差从0.720 Brix降低到0.650 Brix。 在建模过程中，通常采用线性方法如逐步回归分析、主成分回归和偏最小二乘法，但这些方法可能无法充分捕捉光谱数据的非线性关系。而径向基函数神经网络因其在处理非线性问题时的优秀性能，被证明是解决这一问题的有效工具。RBFNN具有全局最优和最佳逼近的特性，能够更好地拟合光谱数据和实际化学成分之间的复杂关系。 该研究为近红外光谱技术在南丰蜜桔可溶性固形物检测中的应用提供了新的方法，有助于提高检测效率和精度，对提升果实品质控制和产业自动化水平具有重要意义。同时，这项研究也填补了在应用非线性建模算法解决南丰蜜桔近红外光谱检测非线性问题领域的空白，为其他类似果蔬的质量评估提供了参考。