河套蜜瓜是我国西北河套地区独具特色的果品, 一直深受消费者的喜爱。 糖度(sugar content)是衡量蜜瓜品质和成熟度重要指标。 采用Maya 2000pro便携式光谱仪和PR-101ɑ便携式数字折光仪获取“金红宝”蜜瓜光谱信息及糖度值, 研究了不同特征波长提取方法: 逐步多元线性回归(SMLR)、 间隔偏最小二乘法(iPLS)、 反向区间偏最小二乘法(biPLS)以及联合区间偏最小二乘法(siPLS))对蜜瓜样品模型精度和预测结果的影响。 结果表明: 采用biPLS特征波长提取方法将全波段光谱均匀分成20个子区间, PLS因子数为14, 当剔除其中8个子区间, 选择的波长变量数为218时, 得到的biPLS模型最佳, 对应的校正集和预测集的RMSE分别为0.996 1和1.18。 采用biPLS光谱波长筛选方法可以有效地提取蜜瓜糖度的特征波长, 提高建模预测能力, 实现蜜瓜糖度的快速检测。

针对蜜瓜可溶性固形物含量透射光谱检测中, 异常建模样品对模型精度的影响及多种可能来源, 提出异常样品的综合评判方法。 为防止漏判, 分别针对不同来源, 采用基于预测浓度残差、 Chauvenet检验法及杠杆值与学生残差T检验准则对85个建模样品(偏最小二乘法建模)进行初步判别, 共判别出9个疑似异常样品。 为防止误判, 对疑似样品逐一回收, 考察其对建模与预测精度的影响。 先后回收5个样品后, 所建校正模型相关系数r为0.889, 均方根校正偏差RMSEC为0.601°Brix, 对35个未知样品的均方根预测偏差RMSEP为0.854°Brix, 比未剔除异常样品前所建模型（r=0.797, RMSEC=0.849°Brix, RMSEP=1.19°Brix）精度明显提高, 比剔除全部疑似异常样品所建模型（r=0.892, RMSEC=0.605°Brix, RMSEP=0.862°Brix）更稳定, 预测精度更高。