无损测糖测硬度
用光谱加机器学习一次扫描同时预测梨的可溶性固形物和硬度，替代破坏性检测，适合线上分级。
Jikai, Che · Qing, Liang · Yifan, Xia · 刘扬 · Hongshan, Li · Ninggang, Hu · Weibo, Cheng · 张宏 · 兰海鹏
Foods 2024
近红外光谱结合机器学习直接预测可溶性固形物，无需破坏果肉，最佳模型R=0.93。
同一套光谱数据即可预测硬度，最佳模型R=0.83，为分级同时提供两个关键指标。
比较了6种预处理和2种波长筛选方法，证实所有组合都能提高精度，最优组合为MSC-SPA-PLSR和MSC-UVE-PLSR。