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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
摘要：以225個(gè)豬肉肉糜樣本為研究對(duì)象,利用可見/近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)豬肉肉糜主要品質(zhì)指標(biāo)的的快速檢測(cè)進(jìn)行了研究.光譜經(jīng)小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量機(jī)定量分析方法分別建立了肉糜中肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的可見/近紅外光譜預(yù)測(cè)模型.其中,肌內(nèi)脂肪的支持向量機(jī)定量預(yù)測(cè)模型最優(yōu),校正相關(guān)系數(shù)rcal和預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)rval為0.889和0.888;蛋白質(zhì)的偏最小二乘定量預(yù)測(cè)模型最優(yōu),校正相關(guān)系數(shù)rcal和預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)rval為0.869和0.881;水分的偏最小二乘定量預(yù)測(cè)模型最優(yōu),校正相關(guān)系數(shù)rcal為0.877,預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)rval為0.848,所有模型的預(yù)測(cè)相對(duì)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(shù)可用來(lái)檢測(cè)豬肉肉糜品質(zhì),進(jìn)一步提高所建模型的精度和穩(wěn)定性可應(yīng)用于實(shí)際檢測(cè). 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(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院,浙江杭州,310029 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2011, 31(10) 分類號(hào)： O657.3 關(guān)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(jī) 機(jī)標(biāo)分類號(hào)： TS2 S82 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 近紅外光譜分析技術(shù) 豬肉 肉糜 品質(zhì)指標(biāo) 檢測(cè)研究 Near Infrared 相關(guān)系數(shù) 定量預(yù)測(cè)模型 偏最小二乘法 支持向量機(jī) 肌內(nèi)脂肪 校正 精度和穩(wěn)定性 定量分析方法 蛋白質(zhì) 研究對(duì)象 小波去噪 水分含量 快速檢測(cè) 分析誤差 基金項(xiàng)目： 國(guó)家(863計(jì)劃)高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目，浙江省自然科學(xué)基金【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】相關(guān)文章：
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