近日，我院机械专业213班本科生田恺、电子专业211班本科生竺炜杰在国际学术期刊《LWT-FOOD SCIENCE AND TECHNOLOGY》（中科院一区TOP，IF5=6）在线发表题为《Qualitative and quantitative assessment of apple quality using bulk optical properties in combination with machine learning and chemometrics techniques》的研究论文。田恺、竺炜杰为共同第一作者，周国泉教授、胡栋副教授为通讯作者。
苹果组织光学特性参数是衡量苹果品质、货架期的重要参数。为实现苹果品质的快速检测，首先搭建单积分球系统，经过标定和系统验证后，测量得到4种苹果在500-1000 nm波长范围内不同货架期的吸收系数和约化散射系数。结合偏最小二乘回归、线性判别分析等化学计量学方法和随机森林等机器学习方法，构建了基于光学特性的苹果可溶性固形物含量、硬度的定量预测模型和苹果品种、货架期的定性判别模型，实现了4种苹果品质参数的准确、同步预测或判别。
近年来，我院深化学术型人才改革，积极推行本科生导师制，以本科生参与科研项目为抓手，着力培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力，提升本科生学术抱负和科技创新能力。
该论文得到了国家级大学生创新创业训练计划项目和国家自然科学基金项目的资助。
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0023643824011770?via%3Dihub
（文：胡栋、田恺；审核：周竹）
