基于近红外高光谱成像技术的宁夏羊肉产地鉴别

被引：32

作者：

王靖 ^{[1
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丁佳兴 ^{[2
]}

郭中华 ^{[1
]}

何凤杰 ^{[1
]}

梁晓燕 ^{[1
]}

机构：

[1] 宁夏大学物理与电子电气工程学院

[2] 宁夏大学农学院

来源：

食品工业科技 | 2018年 / 39卷 / 02期

关键词：

高光谱成像技术; 羊肉; 偏最小二乘判别分析; K最近邻分类算法; 鉴别;

D O I：

10.13386/j.issn1002-0306.2018.02.047

中图分类号：

O657.33 [红外光谱分析法]; TS251.53 [];

学科分类号：

070302 [分析化学];

摘要：

使用900～1700 nm高光谱成像系统采集宁夏银川、固原、盐池三个不同产地的绵羊后腿样本的近红外高光谱数据,对光谱采用面积归一化方法预处理,利用SPA、CARS、UVE算法对预处理后的光谱数据提取特征波长分别为17、40、121个;结合PLS-DA及KNN建立特征波段下的判别模型。结果表明KNN判别模型效果较差,3种特征波长中利用CARS提取的特征波长建模效果最佳,代替全光谱建立PLS-DA判别模型是可行的;综合对比模型效果,CARS-PLS-DA为最优模型,校正集正确率90.48%,预测集正确率84.21%。证明利用近红外高光谱成像技术对羊肉产地鉴别是可行的。

引用

页码：250 / 254+260 +260

页数：6

共 18 条

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