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本研究以32个杏仁糖样品为研究对象,使用4种不同近红外光谱仪采集样品的光谱数据,利用二阶导数光谱法处理数据,并结合Savizky-Golay平滑方法,计算二阶导数光谱。将数据集预处理后,建立偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM)模型用于预测未知样品的糖含量,通过对两个模型的应用发现,PLS模型预测值与真实值偏差较大,均方根误差为2.9822,而SVM模型中利用10折交叉验证优化参数,优化参数后预测值几乎全部与真实值相同,预测值与真实值间均方根误差为0.0127,误差极小。综上所述, SVM模型均方根误差较小,所以选择SVM模型作为糖的预测模型,为杏仁糖样品中糖含量的快速检测提供一种精确简单的方法,此模型可推广至食品中糖含量的定量分析。 相似文献
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