阿曼乳香(Boswellia sacra)树胶的新型特性解析：物理化学、形态学及热稳定性研究

本文创新性地提出"均值插值-SNV-PDS-PLSR"算法，通过近红外光谱(NIR)技术解决不同光学参数仪器间的模型迁移难题。研究采用分段直接标准化(PDS)结合偏最小二乘回归(PLSR)，使脐橙可溶性固形物(SSC)预测相关系数(RP)达0.922，均方根误差(RMSEP)降至0.269，为农产品无损检测提供了高效标准化方案。

　　

Highlight

脐橙样本采集

为验证模型迁移适用性，实验样本选自江西赣南不同果园同期采收的45个脐橙。经物流运输后，筛选大小颜色均一、表面无机械损伤的果实，清洁表皮后冷藏保存。

均值插值法

剔除5个异常值后，保留175组代表不同糖度光谱特征的有效数据。由于主从仪器差异，原始光谱存在显著特征偏移。该方法从750.19 nm起始波长出发，连续取20组后续5个波长的光强均值，成功将680-840 nm范围内的强度偏差降低65%。

讨论

均值插值法通过波长对齐策略，有效解决了主从仪器间的特征峰错位问题。经标准正态变量变换(SNV)预处理后，结合分段直接标准化(PDS)算法使光谱标准化误差率(SSER_ave)显著降低，模型预测稳定性提升。

结论

本研究提出的"均值插值-SNV-PDS-PLSR"新算法，通过光谱插值与标准化处理，使PLSR模型在仪器迁移场景下保持优异性能（R_P>0.92），为跨设备农产品品质检测提供了创新解决方案。