将光谱和蜂蜜组分化学值导入TQ V8.0 (Thermo Nicolet Co.，USA) 软件构建数据集，建立多元线性回归 (MLR)模型。回归变量以最小RMSECV值确定，最佳光谱预处理方法、特征变量及模型回归结果如表4-5所示。建模变量相比全谱(2004个数据点) 显著减少，模型更为简单。
比较各组分的MLR模型，可以看出还原糖、葡萄糖、果糖预测结果较优，与PLS模型相似。对于还原糖、葡萄糖、果糖和水分，MLR模型的RPD值分别为2.26、1.86、2.32、1.50，与PLS模型预测精度相当 (RPD值分别为2.44、1.85、2.32、1.52)。对于低含量组分蔗糖、酸度和羟甲基糖醛，MLR模型的RPD值分别为1.69、1.70、1.49，预测性能优于PLS模型 (其RPD值分别为1.24、1.46、1.21 ...... （共1161字） [阅读本文]>>
蜂蜜近红外光谱检测将光谱与组分化学值输入TQ V8.0 (Thermo Nicolet Co.，USA)软件构建数据集，各组分样本数如表4-3所示。当因子数(LVs)选择过小时，拟合不足，信息使用较少;但因子数选择过多
蜂蜜近红外光谱检测葡萄糖和果糖占蜂蜜总量的近70%，在近红外区间信息丰富，特征比较明显，采用全谱建模往往带入一定的非信息变量，同时模型维度大，也较复杂[2～6]。本节采用基于间隔偏最小二乘法 (Interval par
蜂蜜近红外光谱检测人工神经网络(ANN) 的最大优点是具有抗干扰、抗噪声和强大的非线性转换能力，是比较理想的非线性定标分析方法。人工神经网络方法非线性逼近能力强，广泛用于近红外定性或定量分析。ANN也存在局限性，如训练
蜂蜜是我国最主要的蜂产品之一，是由蜜蜂采集植物的花蜜、分泌物或蜜露，与自身分泌物相结合后，在巢脾中经过充分酿造而成的天然甜物质。蜂蜜的形成是一个相当复杂的过程。一般情况下，蜜蜂采集花蜜时就分泌转化酶和淀
(一)蜂蜜的物理特性1.状态新鲜的蜂蜜一般是呈透明或半透明的液体。部分蜂蜜经过低温储存后，呈半固体或全固体结晶状态，例如油菜蜜、荆条蜜、椴树蜜等。2.色泽蜂蜜的色泽主要取决于蜜源植物来源，其次与贮藏条件
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