摘要：根据10-4 500 MHz间采后21周贮藏期间无损富士苹果介电参数的频谱特性,建立了苹果可溶性固形物含量的支持向量回归（SVR）预测模型和BP网络预测模型;并综合比较了采用原始频谱（FF）、主成分分析（PCA）和连续投影算法（SPA）优选频率对模型预测效果的影响。研究结果表明,PCA-SVR建模效果最好,其预测相关系数为0.883,均方根误差为0.552,PCA-BP的建模效果较PCA-SVR稍差。并且发现经SPA处理后的数据建立的模型,均方根误差普遍较小;经PCA处理后的数据建立的模型,预测相关系数普遍较高。

关键词：苹果 可溶性固形物含量 介电特性 支持向量回归 bp网络 

单位：西北农林科技大学机械与电子工程学院 陕西杨凌712100