本发明公开了一种实时无损检测桃的糖度和酸度的方法。本发明的方法是采集桃样品的近红外光谱,同时通过手持折光糖度仪和笔式pH计分别检测桃的糖度和酸度;然后通过主成分分析,等距映射算法,以及遗传算法对桃的光谱数据进行降维处理和优化,最后通过神经网络方法进行分类,多次验证后确定最优的预测模型。本发明建立的基于神经网络的预测模型,可以很好的预测桃的糖度和酸度。相比于传统的检测桃的糖酸度需要对样品进行破坏的有损检测方法,本发明可以同时且实时的检测糖酸度两个指标,具有速度快、成本低、无破坏性、无需化学试剂和无污染等优点。
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