基于可见_近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究

2014-11-05 10:49

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资料摘要：

以225 个猪肉肉糜样本为研究对象, 利用可见/ 近红外光谱分析技术对猪肉肉糜主要品质指标的的快速检测进行了研究。光谱经小波去噪后, 采用偏最小二乘法和支持向量机定量分析方法分别建立了肉糜中肌内脂肪、蛋白质和水分含量的可见/ 近红外光谱预测模型。其中, 肌内脂肪的支持向量机定量预测模型最优, 校正相关系数rc al和预测相关系数r val 为0?? 889 和0?? 888; 蛋白质的偏最小二乘定量预测模型最优, 校正相关系数r cal 和预测相关系数r v al为0?? 869 和0?? 881; 水分的偏最小二乘定量预测模型最优, 校正相关系数r cal 为0?? 877, 预测相关系数r v al 为0?? 848, 所有模型的预测相对分析误差( RPD) 均小于3?? 0。研究表明, 可见/近红外光谱分析技术可用来检测猪肉肉糜品质, 进一步提高所建模型的精度和稳定性可应用于实际检测。

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