蔡德玲 彭碧寧 曾川

摘要 為了實(shí)現(xiàn)對草莓內(nèi)部可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）客觀、準(zhǔn)確、快速和無損檢測，采用近紅外光譜結(jié)合競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法采樣（CARS）變量選擇以及多變量校正分析的測定方法。164個(gè)草莓樣本被分成校正集（123個(gè)）和預(yù)測集（41個(gè)）?；谌庾V數(shù)據(jù)，通過CARS算法獲得了可以表征原始光譜信息的117個(gè)特征光譜變量。全光譜變量和特征光譜變量分別作為輸入構(gòu)建了偏最小二乘回歸PLS和多元線性回歸MLR模型，通過比較3類模型發(fā)現(xiàn)，基于特征光譜的PLS模型（即CARS-PLS模型）對草莓內(nèi)部可溶性固形物含量測定性能最優(yōu)，針對預(yù)測集樣本，模型預(yù)測相關(guān)系數(shù)rP和均方跟誤差RMSEP分別為0.950 9和0.335 2。

關(guān)鍵詞 草莓;近紅外光譜;CARS-PLS模型;可溶性固形物含量;無損檢測;光譜分析

Abstract In order to realize the objective，accurate，rapid and nondestructive detection of the soluble solids content （SSC） in strawberry，in this study，the nearinfrared spectroscopy combined with competitive adaptive reweighted sampling （CARS） variable selection and multivariate calibration analysis method was proposed.164 strawberry samples were divided into correction set （123 samples） and prediction set （41 samples）.Based on the full spectral data，CARS algorithm selected 117 characteristic variables which could represent the original spectral information.Partial least square regression （PLS） model and multivariate linear regression （MLR） model were constructed by using full spectrum variables and characteristic spectral variables，respectively.By comparing three types of models，it was found that PLS （CARSPLS model） based on characteristic variables had the best performance for determination of soluble solid content in strawberry.For the samples in prediction set，the correlation coefficient （rP） and mean square error of prediction （RMSEP） of model were 0.950 9 and 0.335 2，respectively.

Key words Strawberry;Near infrared spectroscopy;CARSPLS model;Soluble solids content;Nondestructive detection;Spectral analysis

水果是一種重要且非常受歡迎的農(nóng)產(chǎn)品，水果中含有豐富的且有益于人體健康的營養(yǎng)元素。每年世界各地都要消耗大量的新鮮水果。目前，在水果品質(zhì)方面，消費(fèi)者不僅注重大小、顏色、形狀等外在品質(zhì)，更注重含糖量、酸度、硬度等內(nèi)在品質(zhì)[1-2]?；谒麅?nèi)在品質(zhì)的檢測和分級一直是果實(shí)采摘后商品化處理的重要一環(huán)。適當(dāng)?shù)膬?nèi)部品質(zhì)分級不僅可以延長水果的貯藏期，而且可以提高其市場競爭力和經(jīng)濟(jì)價(jià)值[3-5]?？扇苄怨绦挝锖浚╯oluble solids content，SSC）是影響鮮果品質(zhì)和價(jià)格的重要內(nèi)在品質(zhì)屬性之一[6]。該參數(shù)也是決定果實(shí)成熟度和收獲時(shí)間的關(guān)鍵因素[6-7]。水果可溶性固形物含量檢測通常是采用數(shù)字折光儀的常規(guī)分析，該方式耗時(shí)且需對水果進(jìn)行破壞性檢測[8-9]。這種方式適用于抽樣檢測，它不能滿足消費(fèi)者對整批次水果一致性和高品質(zhì)的要求。

近紅外（near-infrared，NIR）光譜技術(shù)具有快速、易操作和無損的分析特征，是目前最廣泛使用的水果內(nèi)部質(zhì)量無損檢測技術(shù)[10]，該技術(shù)已經(jīng)成功用于水果中SSC的檢測，涉及水果包括蘋果[11]、梨[12]、葡萄[13]、棗[14]、獼猴桃[15]、橙子[16]、香蕉[17]、西瓜[18]等。草莓是最常見的一種水果，其營養(yǎng)價(jià)值豐富，被譽(yù)為是“水果皇后”。但是目前針對草莓內(nèi)部品質(zhì)檢測的研究非常少，因此，草莓內(nèi)部品質(zhì)尤其是可溶性固形物含量的快速、無損檢測技術(shù)研究對提升草莓質(zhì)量和采后分級具有重要意義。該研究將采用近紅外光譜技術(shù)，構(gòu)建草莓內(nèi)部可溶性固形物含量定量分析模型，并采用自適應(yīng)重加權(quán)采樣（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）算法對模型進(jìn)行優(yōu)化。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)樣本及樣本集劃分

新鮮草莓采摘后迅速運(yùn)至實(shí)驗(yàn)室，選擇果形、大小相對一致且表面無損傷的草莓作為樣本放入冷藏室。試驗(yàn)前，從冷藏室取出并在室溫中（20±1℃）放置超過24 h，以消除溫度對預(yù)測模型精度的影響。共計(jì)樣本數(shù)為164個(gè)。

164個(gè)樣本按照SSC濃度值進(jìn)行從小到大排序;然后每4個(gè)樣本中選取第2個(gè)樣本作為預(yù)測集樣本，這樣預(yù)測集中包含41個(gè)樣本用于校正模型的評估，剩余123個(gè)草莓作為校正集樣本用于校正模型的構(gòu)建。在模型開發(fā)的過程中，所有模型校正集樣本和預(yù)測集樣本保持不變。

1.2 儀器和近紅外光譜獲取

原始草莓樣本近紅外光譜采集采用AntarisTM Ⅱ 傅立葉變換近紅外光譜儀（Thermo Fisher Scientific Inc.，Madison，WI，USA）。采集模式為漫反射模式。每個(gè)樣本采集并獲取一條光譜曲線，該光譜曲線的范圍為12 000～3 800 cm-1，相鄰之間的間隔為1.928 cm-1，因此，每條光譜曲線包含4 254個(gè)變量點(diǎn)。采集完光譜之后，采用Unscrambler V9.7 software （CAMO PRECESS AS，Oslo，Norway）軟件將原始反射光譜轉(zhuǎn)換為吸收光譜。

1.3 SSC參考值破壞性測量

草莓樣本SSC參考值通過破壞性檢測獲得。整個(gè)草莓樣本去除果梗進(jìn)行榨汁后使用數(shù)字顯示手持型折射計(jì)（型號(hào)：PR-101α，Atago Co.，Ltd.，Tokyo，Japan）進(jìn)行測量，3次測量并進(jìn)行讀數(shù)，3次讀數(shù)的均值即為該樣本最終SSC參考值。

1.4 變量選擇算法

由于該研究光譜變量非常多，太多的變量一方面會(huì)增加模型的復(fù)雜性，降低模型的定量預(yù)測性能，另一方面模型的構(gòu)建和評估都需要花費(fèi)較長的時(shí)間，這不利于快速預(yù)測模型的開發(fā)。因此，該研究基于原始光譜數(shù)據(jù)，采用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法采樣（CARS）算法進(jìn)行特征光譜變量選擇。CARS變量選擇算法是建立在模仿達(dá)爾文進(jìn)化理論中“適者生存”的原則基礎(chǔ)上提出的變量選擇方法[19]。每次利用指數(shù)衰減函數(shù)（exponentially decreasing function，EDP）和自適應(yīng)重加權(quán)采樣技術(shù)（adaptive reweighted sampling，ARS）結(jié)合的方法優(yōu)選出PLS模型中回歸系數(shù)絕對值大的變量點(diǎn)，去除權(quán)重值較小的變量點(diǎn)，利用十折交叉驗(yàn)證選出N個(gè)PLS子集模型中RMSECV最小的子集，該子集所包含的變量即為最優(yōu)變量組合。

1.5 多變量校正模型構(gòu)建 在該研究中，構(gòu)建兩類型線性模型即偏最小二乘（partial least squares，PLS）和多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）模型用于草莓可溶性固形物含量定量預(yù)測。

PLS是目前光譜分析中廣泛使用的回歸方法。PLS同時(shí)考慮了目標(biāo)化學(xué)性質(zhì)矩陣Y（SSC值）和變量矩陣X（光譜數(shù)據(jù)），找出Y和X之間的基本關(guān)系。利用PLS作為回歸方法提取潛在變量（LVs）。將LVs作為原始光譜的新特征向量，降低了原始光譜的維數(shù)，壓縮了原始光譜數(shù)據(jù)。在PLS模型的開發(fā)過程中，采用全交叉驗(yàn)證的方法，通過交叉驗(yàn)證的均方根誤差（RMSECV）來確定LVs的最優(yōu)數(shù)目，以防止過擬合問題。偏最小二乘法特別適用于變量多于樣本的情況，以及變量之間存在多重共線性的情況。

MLR是另一種常用的多變量線性校正算法。該算法簡單且容易解釋，但其很容易受變量之間的共線性影響。此外，當(dāng)變量多于樣本時(shí)，它也會(huì)失效。該算法類似PLS，也可以同時(shí)考慮了目標(biāo)化學(xué)性質(zhì)矩陣Y（SSC值）和變量矩陣X（光譜數(shù)據(jù)），找出Y和X之間的基本關(guān)系。

1.6 模型預(yù)測性能評估

所有模型的預(yù)測性能通過相關(guān)系數(shù)correlation coefficient（r）、建模均方根誤差（root mean square error of calibration，RMSEC）、預(yù)測均方根誤差（root mean equare error of prediction，RMSEP）參數(shù)進(jìn)行評估。一個(gè)好的模型通常具有低的RMSEC和RMSEP值，高的r值。評估參數(shù)計(jì)算公式：

2 結(jié)果與分析

2.1 光譜和SSC實(shí)測值分析 圖1a為所有樣本原始近紅外光譜曲線。盡管光譜曲線中存在著一些交叉與重疊，但所有樣本光譜有著類似的變化趨勢，表明所測樣本光譜數(shù)據(jù)不存在異常樣本。從光譜曲線中可以看出，波數(shù)較大時(shí)（如大于7 000 cm-1），光譜吸收強(qiáng)度更大，這主要原因在于在波數(shù)較大區(qū)域存在著明顯的H2O吸收（如位于6 944和5 155 cm-1的吸收峰）。另外光譜曲線中也存在一些小的吸收峰如8 403 cm-1，這些吸收峰與C-H二級倍頻有關(guān)系。所有的這些吸收特性均有助于草莓內(nèi)部SSC的預(yù)測。同時(shí)，在圖1a的光譜圖中也可以看出原始光譜存在著明顯的光譜散射，因此，在進(jìn)一步模型構(gòu)建之前，原始光譜首先進(jìn)行多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）校正預(yù)處理。圖1b為預(yù)處理后的光譜曲線，可以看出，預(yù)處理后光譜散射得到了明顯的改善。

從不同數(shù)據(jù)集中草莓樣本可溶性固形物含量SSC統(tǒng)計(jì)值（表1）可以看出，校正樣本集SSC值為6.18～13.57 Brix，預(yù)測樣本集SSC值為6.50～13.10 Brix，預(yù)測集樣本其SSC值范圍包含在校正集樣本SSC值范圍內(nèi)，這有助于構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)健的草莓可溶性固形物含量預(yù)測模型。

2.2 CARS變量選擇

圖2表示基于全光譜變量數(shù)據(jù)，采用CARS算法（設(shè)置MC采樣次數(shù)為50次）進(jìn)行變量選擇后獲得的結(jié)果。圖2a、b和c分別表示在1次CARS算法運(yùn)行中隨著MC采樣次數(shù)的增加，變量數(shù)、十折交叉驗(yàn)證RMSECV值和每個(gè)變量回歸系數(shù)的變化。從圖2a可以看出，由于指數(shù)衰減函數(shù)EDP的作用，變量數(shù)在前20次MC采樣中下降非?？?，隨后逐漸減緩慢并趨于平穩(wěn)，表明CARS算法在特征變量選取中具有“粗選”和“精選”2個(gè)過程。從圖2b可以看出，起初階段，由于大量與草莓內(nèi)部SSC預(yù)測無關(guān)的變量被剔除導(dǎo)致單個(gè)PLS模型的十折交叉驗(yàn)證RMSECV值隨著MC采樣次數(shù)的增加逐漸變小，當(dāng)RMSECV達(dá)到最低值時(shí)，所對應(yīng)變量MC采樣次數(shù)為24次（圖2c中星號(hào)垂線標(biāo)示），隨著采樣次數(shù)的進(jìn)一步增加，RMSECV也增加，表明光譜中的某些重要變量被剔除，因此，第24次MC采樣后獲得的變量確定為預(yù)測草莓SSC含量的特征變量，共計(jì)117個(gè)變量。

2.3 模型預(yù)測結(jié)果

基于校正集草莓樣本， 117個(gè)被選取的特征變量和校正集樣本的SSC值作為輸入構(gòu)建PLS和MLR模型（即CARS-PLS模型和CARS-MLR模型），采用預(yù)測集41個(gè)樣本對所構(gòu)建的模型進(jìn)行預(yù)測性能評估，評估結(jié)果如表2所示。為了與全光譜模型進(jìn)行比較，全光譜4 254個(gè)變量也作為輸入構(gòu)建了PLS模型（Full-PLS模型）由于全光譜變量多于建模樣本數(shù)，所以無法構(gòu)建全光譜MLR模型，模型的預(yù)測結(jié)果也列于表2中。從表2可以看出，針對校正集樣本，F(xiàn)ull-PLS模型的校正相關(guān)系數(shù)rC和建模均方根誤差RMSEC分別為0.954 2和0.344 2，針對預(yù)測集樣本，F(xiàn)ull-PLS模型的預(yù)測相關(guān)系數(shù)rP和校正均方根誤差RMSEP分別為0.752 3和0.862 1;對于CARS-PLS模型，rC和RMSEC分別為0.974 7和0.306 9，rP和RMSEP分別為0.950 9和0.335 2;對于CARS-MLR模型，rC和RMSEC分別為0.970 8和0.235 2，rP和RMSEP分別為0.822 7和0.788 4。

2.4 模型比較分析

從表2可以看出，F(xiàn)ull-PLS模型由于太多的光譜變量參與模型的構(gòu)建，可能使模型出現(xiàn)過擬合而降低了模型對外部樣本預(yù)測精度，針對預(yù)測集RMSEP達(dá)到了0.862 1，明顯高于CARS-PLS和CARS-MLR模型?；?17個(gè)特征變量所構(gòu)建的CARS-PLS和CARS-MLR模型，其預(yù)測能力明顯高于全光譜PLS模型，表明CARS算法能夠有效識(shí)別光譜中的有效變量。進(jìn)一步比較CARS-PLS和CARS-MLR模型發(fā)現(xiàn)，前者預(yù)測性能優(yōu)于后者，可能是由于PLS模型能夠更好地處理光譜變量與草莓可溶性固形物之間的關(guān)系。綜合來看，在所構(gòu)建的3類模型中，CARS-PLS模型對草莓內(nèi)部SSC的評估性能最優(yōu)，然而僅僅采用了原始光譜2.75%的光譜變量，因此，相對全光譜模型，該模型是一個(gè)極簡的預(yù)測模型，應(yīng)該具有更快的光譜建模和預(yù)測速度。圖3列出了CARS-PLS模型對校正集樣本和預(yù)測集樣本的預(yù)測散點(diǎn)圖。從圖3可看出，樣本分布在回歸曲線附近，且接近回歸曲線，表明CARS-PLS模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測草莓內(nèi)部的可溶性固形物含量。

3 小結(jié)

該研究采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法采樣（CARS）變量選擇算法以及PLS建模分析方法成功實(shí)現(xiàn)了對草莓內(nèi)部可溶性固形物含量SSC的有效定量分析。基于CARS算法獲得了可以表征全部光譜分析的117個(gè)特征變量，并構(gòu)建了基于特征變量的CARS-PLS模型和CARS-MLR模型，結(jié)果表明特征變量模型性能明顯優(yōu)于全光譜PLS模型，一方面說明了CARS算法能夠有效用于草莓近紅外光譜變量的選擇，另一方面也說明了通過合適變量選擇能夠有效提高模型的預(yù)測性能。通過比較所有模型的預(yù)測結(jié)果，最終確定CARS-PLS模型為草莓內(nèi)部SSC預(yù)測的最佳模型。后續(xù)需要進(jìn)一步增加樣本量，提升模型在實(shí)際應(yīng)用中的穩(wěn)健性。

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