應(yīng)用近紅外漫反射光譜對(duì)豬肉肉糜進(jìn)行定性定量檢測(cè)研究

摘要：利用傅里葉變換近紅外漫反射光譜結(jié)合不同數(shù)學(xué)建模算法對(duì)不同部位取樣的豬肉肉糜進(jìn)行定性判別建模,并建立豬肉肉糜品質(zhì)指標(biāo)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的定量檢測(cè)模型.結(jié)果表明:不同部位取樣豬肉肉糜判別分析PLSDA模型性能良好,最優(yōu)模型校正集判別正確率為100％,預(yù)測(cè)集判別正確率為96％；比較兩種方法結(jié)合,不同光譜預(yù)處理建立各品質(zhì)指標(biāo)的`定量模型,LS-SVM模型性能優(yōu)于PLSR模型,脂肪和水分含量最佳預(yù)測(cè)模型校正及預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)r均高于0.9,蛋白質(zhì)含量最優(yōu)模型校正及預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)r,RMSEC,RMSEP和RMSECV分別為0.722,0.593,1.595,1.550和1.888,模型精度需進(jìn)一步提高.研究表明利用傅里葉變換近紅外漫反射光譜快速判別不同部位豬肉肉糜的方法是可行的,脂肪和水分含量定量分析模型從預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)定性及適應(yīng)性考慮均具一定的通用性,具有良好的市場(chǎng)應(yīng)用前景. 作者： 成芳  樊玉霞  廖宜濤 Author： CHENG Fang  FAN Yu-xia  LIAO Yi-tao 作者單位： 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院,浙江杭州,310058 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2012, 32(2) 分類號(hào)： O657.3 關(guān)鍵詞： 豬肉肉糜    近紅外光譜    偏最小二乘    支持向量機(jī)    品質(zhì)指標(biāo)    機(jī)標(biāo)分類號(hào)： TS2 TM9 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 近紅外漫反射光譜    豬肉    肉糜    定性定量    檢測(cè)研究    Near Infrared    Quality    模型校正    水分含量    預(yù)測(cè)精度    判別分析    傅里葉變換    同部位    最優(yōu)模型    相關(guān)系數(shù)    品質(zhì)指標(biāo)    脂肪    正確率    型性能    定量分析模型 基金項(xiàng)目： 國(guó)家(863計(jì)劃)項(xiàng)目，浙江省自然科學(xué)基金 應(yīng)用近紅外漫反射光譜對(duì)豬肉肉糜進(jìn)行定性定量檢測(cè)研究[期刊論文]  光譜學(xué)與光譜分析 --2012, 32(2)成芳  樊玉霞  廖宜濤利用傅里葉變換近紅外漫反射光譜結(jié)合不同數(shù)學(xué)建模算法對(duì)不同部位取樣的豬肉肉糜進(jìn)行定性判別建模,并建立豬肉肉糜品質(zhì)指標(biāo)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的定量檢測(cè)模型.結(jié)果表明:不同部位取樣豬肉肉糜判別分析PLSDA模型性能良...

【應(yīng)用近紅外漫反射光譜對(duì)豬肉肉糜進(jìn)行定性定量檢測(cè)研究】相關(guān)文章：

基于可見/近紅外光譜分析技術(shù)的豬肉肉糜品質(zhì)檢測(cè)研究06-05

基于可見/近紅外光譜的鵝鴨混合絨定量檢測(cè)研究07-18

近紅外光譜技術(shù)定量測(cè)定基質(zhì)參數(shù)研究07-18

澀柿可溶性單寧的可見/近紅外漫反射光譜無損檢測(cè)研究07-18

應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)定量分析雜交玉米純度的研究07-18

近紅外光譜在轉(zhuǎn)基因玉米檢測(cè)識(shí)別中的應(yīng)用06-12

近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)和食品分析上的應(yīng)用06-05

現(xiàn)代近紅外光譜技術(shù)及應(yīng)用進(jìn)展06-05

黃酒總糖含量的中紅外光譜定量檢測(cè)11-23