基于电子舌分析建立西瓜品质特性的预测模型
李闪闪1
温雪珊2
闫博宇3
吕莹果4
张超5
1.河南工业大学粮油食品学院 郑州 450001;北京市农林科学院农产品加工与食品营养研究所 北京 1000972.果蔬农产品保鲜与加工北京市重点实验室 北京 1000973.农业农村部蔬菜产后处理重点实验室 北京 1000974.河南工业大学粮油食品学院 郑州 4500015.北京市农林科学院农产品加工与食品营养研究所 北京 100097
摘要：为了探索电子舌技术快速检测西瓜内部品质的方法,以L600西瓜为试验材料,利用电子舌技术对200个西瓜的味觉成分进行检测,用传统检测法测定可溶性固形物、可滴定酸、水分、维生素C和总酚含量,糖酸比及pH,采用偏最小二乘法、随机森林、支持向量机和K-近邻算法建立品质的预测模型.结果表明,在生长过程中,西瓜的可溶性固形物含量、糖酸比、维生素C含量和总酚含量呈升高趋势,pH呈先升高后下降的变化趋势,可滴定酸和水分含量呈逐渐下降趋势.在模型预测结果中,西瓜可溶性固形物含量、糖酸比、pH和水分含量等指标的模型预测效果优于可滴定酸、维生素C和总酚含量.随机森林算法对西瓜可溶性固形物含量、可滴定酸含量、糖酸比和水分含量的预测Rp2分别为0.884、0.798、0.891和0.875,分别比偏最小二乘法提高了 16.9％、19.1％、21.6％和13.6％;偏最小二乘法对pH的预测Rp2为0.881,比支持向量机算法提高了 31.7％;K-近邻算法对维生素C和总酚含量的预测Rp2为0.731和0.753,分别比随机森林算法提高了 1.67％和24.5％.以上结果表明应用电子舌技术预测西瓜的内部品质是可行的.
关键词：西瓜电子舌品质预测
分类号：S651(瓜果园艺)
资助基金：现代农业产业技术体系(CARS-25)国家自然科学基金(32172237)北京市农林科学院协同创新中心资助项目(KJCX20240402)
论文发表日期：2024-05-05
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 53-63 )
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