简介：用可见／近红外光谱动态检测鲜枣的可溶性固形物含量。试验时样品以0．1nds的速度运动，采集其可见／近红外漫反射光谱（350-2500nm）。用平均平滑法对120个赞皇枣样品、118个郎枣样品的光谱进行消噪处理，采用连续投影算法提取其特征波长，并建立相应的最小二乘支持向量机预测模型SPA／LS-SVM；同时将赞皇枣在500-1100nm范围的可见IS波近红外平滑光谱数据，郎枣在700-1500nm范围的平滑光谱数据用最小二乘支持向量机建立Smooth，LS-SVM预测模型，并对各自预测集样品（30个）的可溶性固形物含量进行预测和对比分析。结果表明：SPA／LS-SVM模型预测相关系数（赞皇枣0．833，郎枣0．847）与Smooth／LS-SVM模型预测相关系数（赞皇枣0．848，郎枣0．857）相差不大，且前者更精简，预测速度快，预测时间短，可以作为鲜枣可溶性固形物含量的一种动态检测方法，但模型的精度和稳定性需进一步提高。
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