苹果可溶性固形物含量的近红外模型传递研究

研究了苹果可溶性固形物含量(SSC)的近红外模型传递问题。样品集经过异常剔除和预处理之后,建立了主机的偏最小二乘(PLS)预测模型。分别采用一元线性回归直接标准化(SLRDS)、斜率/截距(S/B)法和专利算法(Shenk's)进行主机和从机间的模型传递,讨论了3种算法的传递效果和转换集标样数对传递效果的影响。结果表明,经过3种方法传递后预测集的预测效果比传递前均有不同程度提高,其中SLRDS算法传递效果最佳,经SLRDS传递后相关系数(R)、预测标准偏差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)和光谱平均差异(ADS)分别为0.9614,0.4735,3.3866和0.0661。因此利用SLRDS算法实现两台便携式光谱仪之间的模型传递是可行的。