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基于可見/近紅外光譜分析技術的豬肉肉糜品質檢測研究

時間:2023-05-06 17:05:58 數理化學論文 我要投稿
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基于可見/近紅外光譜分析技術的豬肉肉糜品質檢測研究

摘要:以225個豬肉肉糜樣本為研究對象,利用可見/近紅外光譜分析技術對豬肉肉糜主要品質指標的的快速檢測進行了研究.光譜經小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量機定量分析方法分別建立了肉糜中肌內脂肪、蛋白質和水分含量的可見/近紅外光譜預測模型.其中,肌內脂肪的支持向量機定量預測模型最優,校正相關系數rcal和預測相關系數rval為0.889和0.888;蛋白質的偏最小二乘定量預測模型最優,校正相關系數rcal和預測相關系數rval為0.869和0.881;水分的偏最小二乘定量預測模型最優,校正相關系數rcal為0.877,預測相關系數rval為0.848,所有模型的預測相對分析誤差(RPD)均小于3.0.研究表明,可見/近紅外光譜分析技術可用來檢測豬肉肉糜品質,進一步提高所建模型的精度和穩定性可應用于實際檢測. 作者: 樊玉霞廖宜濤成芳 Author: FAN Yu-xia  LIAO Yi-tao  CH@@ENG Fang 作者單位: 浙江大學生物系統工程與食品科學學院,浙江杭州,310029 期 刊: 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal: Spectroscopy and Spectral Analysis 年,卷(期): 2011, 31(10) 分類號: O657.3 關鍵詞: 豬肉肉糜    可見/近紅外光譜    小波變換    偏最小二乘回歸    支持向量機    機標分類號: TS2 S82 機標關鍵詞: 近紅外光譜分析技術    豬肉    肉糜    品質指標    檢測研究    Near Infrared    相關系數    定量預測模型    偏最小二乘法    支持向量機    肌內脂肪    校正    精度和穩定性    定量分析方法    蛋白質    研究對象    小波去噪    水分含量    快速檢測    分析誤差 基金項目: 國家(863計劃)高技術研究發展計劃項目,浙江省自然科學基金

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