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作者：付镓榕;马尚玄;杨悦雪;徐文婷;兰秀华;魏元苗;黄克昌;贺熙勇;郭刚军;
单位：云南省热带作物科学研究所;云南省澳洲坚果农业工程研究中心;云南省木本油料技术创新中心;
摘要：为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化，本文探究贮藏温湿度（30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%）对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量的影响，并基于反向传播（Backpropagation,BP）神经网络构建澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型，测试集评估模型的预测性能。结果表明，在短期贮藏中35℃-RH80%条件贮藏的水分损失最快，35℃贮藏的青皮裂果率增速显著高于30、40℃（P<0.05）,30℃时果皮霉果率增速显著高于35、40℃（P<0.05）。在贮藏期间酸价、过氧化值均呈上升趋势，贮藏结束时35℃-RH90%条件贮藏的酸价最高，为15.57 mg/100 g,30℃-RH80%条件贮藏的过氧化值最高，为36.44μg/g；碘值、总酚含量呈先上升后下降的趋势，贮藏期间35℃-RH90%条件贮藏的碘值增幅最大为119.26 mg/g，贮藏结束40℃-RH80%条件贮藏的碘值最低为675.72 mg/g，贮藏结束35℃-RH80%、40℃-RH90%总酚含量均为0.88 mg/g，显著低于其他贮藏条件（P<0.05）；总糖含量呈下降趋势，贮藏结束35℃-RH80%条件贮藏的总糖含量显著低于其他贮藏条件（P<0.05）。相关性分析表明预测模型的输入层与输出层具有较好的相关性，澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型隐含层节点数为7，酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量训练集的相关系数分别为0.97952、0.98815、0.94869、0.94882、0.97109，预测精度良好。因此，神经网络预测模型可用于预测澳洲坚果鲜果在采后运输及贮藏过程中的品质变化，并为神经网络预测模型在澳洲坚果品质预测中的应用奠定基础。
关键词：澳洲坚果;;鲜果;;贮藏品质;;预测模型;;反向传播(BP)神经网络
基金资助：云南省重大科技专项计划（202202AE090006）;; 云南省创新引导与科技型企业培育计划（202404BP090014）;; 云南省热带作物科技创新体系建设专项（RF2025）;; 云南省科技人才和平台计划项目（202405AD350060）;; “兴滇英才支持计划”项目（2022-0068）;; 西双版纳州“雨林英才支持计划”;; 科技人才与平台计划“云南省科技副总项目”;; 云南省郭刚军专家基层科研工作站项目资助
