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申请/专利权人：南京农业大学

摘要：本发明涉及了一种基于机器学习结合光学特性与蒙特卡洛模拟评估果泥流变特性的方法，通过获取不同组织粒子结构下粒子浓度、粒子大小苹果果泥在短波近红外波段的光吸收与光散射信号以及在1050nm下的蒙特卡洛模拟结果，利用标准正态变换方法对采集光学信号预处理后，基于支持向量机算法构建了一种苹果流变特性稠度系数、表观粘度、弹性模量、粘性模量、屈服应力、损耗因子的评估模型，实现仅以光学特性结合蒙特卡洛模拟对苹果果流变特性的有效预测。此方法仅通过对果泥进行光吸收、散射信号获取结合蒙特卡洛模拟，即可评估热加工过程中果泥的流变特性，为果泥加工企业实现快速、高效、稳定的产品质构品质监控提供技术支持。

主权项：1.一种基于机器学习结合光学特性与蒙特卡洛模拟评估果泥流变特性的方法，包括以下步骤：S1、选取新鲜的“金冠”苹果，每个苹果经分拣清洗后，称取100g苹果果肉，在100℃下分别加热T110min、T215min、T320min、T425min、T530min，并以机械破碎度3000rpmmin进行热破碎30s，制备果泥样品。随后，不同热加工条件下的果泥在7000rpmmin转速下离心30min得到不同组织粒子大小的果肉P1、P2、P3、P4、P5与果浆S1、S2、S3、S4、S5，并进行果泥组分模拟体的构建：A组：不同组织粒子浓度的果泥组分模拟体：将相同加热时间下的果肉与果浆分别以不同比例进行混合，得到5组不同组织粒子浓度下的果泥组分模拟体，包括C125％、C230％、C335％、C440％、C545％，共75个样本＝5个组织粒子浓度×5个热加工时长×3次重复；B组：不同组织粒子大小的果泥组分模拟体：按相同的粒子浓度35％，将不同组织粒子大小的果肉与单个热加工条件的果浆混合，得到5组不同组织粒子大小下的果泥组分模拟体，共75个样本＝5种组织粒子大小×5种果浆×3次重复。共计得到150个果泥组分模拟体样本。S2、利用单积分球光学测量系统，将150个果泥组分模拟体样品分别置于石英比色皿中，测定果泥样品短波近红外900-1650nm波段下的吸收系数μa和约化散射系数μs′，重复3次测定。共计获取900条光谱数据150个果泥样品×2种光学特性μaμs′×3次重复测定。利用蒙特卡洛模拟算法，模拟10501nm下的漫反射、吸收和透射能量分布。S3、利用粘度仪和动态剪切流变仪，进行表观粘度曲线测试和振幅扫描测试，获取150个果泥样品在剪切速率50s-1和100s-1下的表观粘度值η50、η100，以及线性粘弹区内的弹性模量平均值G′、粘性模量平均值G″以及交点处的屈服应力值。通过曲线拟合获取稠度系数K、非牛顿指数n以及通过计算弹性模量与粘性模量比值获取损耗因子tanδ。S4、利用高分辨率拍照相机，对均匀分散在培养皿中的果泥组织粒子结构进行二维图像捕获，图像经自动阈值和二值化处理后，使用ImageJ软件分析获取果泥组织粒子结构特征参数粒子面积、粒子周长。S6、对450条吸收系数或约化散射系数光谱数据进行标准正态变量SNV预处理。在构建模型中，将4种不同组织粒子浓度的果泥组分模拟体C1，C2，C4，C5和4种不同组织粒子大小的果泥组分模拟体P1，P2，P4，P5划分为模型的校正集，并将组织粒子浓度为C3的果泥组分模拟体和组织粒子大小为P3的果泥组分模拟体划分为模型的验证集。将吸收系数和约化散射系数进行组合μa+μs′以及将吸收系数、约化散射系数和蒙特卡洛模拟结果进行组合OPs+MCX1050nm。S6、使用Matlab软件，通过支持向量机SVM算法基于4种不同光谱μa、μs′、μa+μs′、OPs+MCX1050nm构建回归模型预测果泥流变特性。通过验证均方根误差RMSEV、校正数据集预测精度Rc2和验证数据集预测精度Rv2的决定系数和相对分析误差RPD对SVM模型的预测性能进行评。

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