研究目的
应用近红外光谱结合化学计量学算法，以确定用于量化渗透脱水木瓜（ODP）质量的最佳预测模型。
研究成果
近红外光谱结合连续小波多变量偏最小二乘回归（SCMWPLSR）在预测ODP质量参数方面表现最佳，具有较低的RMSEP值和较高的相关系数。该方法可作为ODP质量控制的无损检测工具，并有望设计用于生产过程中的在线测量。
研究不足
该研究聚焦于渗透脱水的木瓜，可能并不直接适用于其他水果或脱水方法。由于基线偏移，排除了1,202–1,328纳米的近红外光谱区域，这可能会遗漏有用信息。
1：实验设计与方法选择：
采用近红外光谱（NIRS）结合化学计量学算法（PLSR、MWPLSR、SCMWPLSR）建立预测ODP品质的模型。
2：样本选择与数据来源：
从市售产品和实验室工艺中收集200个不同蔗糖浓度和干燥时间的ODP样本。
3：实验设备与材料清单：
近红外光谱仪（SpectraStarTM 2500；Unity Scientific；美国）、水分活度仪（Aqualab CX3-TE；Labo-Scientifica；意大利）、真空烘箱（VD 53；Binder；德国）、数字折光仪（PAL-α；ATAGO；日本）、高效液相色谱系统（Shimadzu公司；日本）。
4：实验流程与操作步骤：
在800–2400 nm反射模式下扫描样本的近红外光谱，采用二阶导数法预处理光谱，品质参数通过常规方法测定。
5：数据分析方法：
使用PLSR、MWPLSR和SCMWPLSR建立预测模型，通过相关系数（R）和预测均方根误差（RMSEP）评估模型性能。
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HPLC system
LC-10ADVP
Shimadzu
Determining sucrose, fructose, and glucose contents in ODP samples
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NIR spectrometer
SpectraStarTM 2500
Unity Scienti?c
Acquiring reflectance spectra of ODP samples
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Water activity instrument
Aqualab CX3-TE
Labo-Scientifica
Measuring water activity of ODP samples
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Vacuum oven
VD 53
Binder
Determining moisture content of ODP samples
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Digital refractometer
PAL-α
ATAGO
Determining total soluble solids of ODP samples
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