【摘 要】
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可溶性固形物含量（SSC）是食品行业的重要技术参数之一。利用近红外光谱技术对不同醋龄的老陈醋SSC进行分析。在不同光谱预处理下，分别采用主成分回归（PCR）和偏最小二乘法（PLS）建立SS
【基金项目】
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山西省科技攻关项目(20150311023-2);山西省2015高校科技创新项目(180012-117);山西省重点研发计划社会发展项目(201603D321117)
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可溶性固形物含量（SSC）是食品行业的重要技术参数之一。利用近红外光谱技术对不同醋龄的老陈醋SSC进行分析。在不同光谱预处理下，分别采用主成分回归（PCR）和偏最小二乘法（PLS）建立SSC的定量分析模型。结果表明，采用5点平滑预处理后，利用PLS建立的老陈醋SSC的定量分析模型最优，其校正集的相关系数R为0．9999，校正标准偏差（RMSEC）为0．0383，预测标准偏差（RMSEP）和交叉验证标准偏差（RMSECV）分别为0．0821，0．0964。表明采用近红外光谱技术对不同醋龄的老陈醋SSC进行定
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