基于近红外光谱技术的猪肉新鲜度等级研究

被引：24

作者：

郭培源

林岩

付妍

王昕琨

袁芳

许冠男

机构：

[1] 北京工商大学计算机与信息工程学院

来源：

激光与光电子学进展 | 2013年 / 50卷 / 03期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

光谱学; 近红外光谱技术; 主成分分析; 聚类分析; 猪肉新鲜度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS251.7 [产品标准与检验]; O657.33 [红外光谱分析法];

学科分类号：

摘要：

利用近红外光谱技术检测猪肉在腐败过程中不同时刻的光谱,研究了猪肉新鲜度等级划分的可行性,并运用近红外OPUS软件建立了分析模型。为了更好地反映猪肉新鲜度等级,用SOM神经网络聚类方法重新划分了总挥发性盐基氮(TVBN)国家标准等级,由原来的3个等级划分成5个等级标准。为了提高模型预测准确度,在选用一阶导数+矢量归一化(平滑点数为13)预处理方法基础上,在聚类分析前用主成分分析方法进行降维,使预测偏差减小,使样品预测正确率得到进一步提高,预测级别偏差减少,提高了模型预测能力。

引用

页码：183 / 189

页数：7

共 18 条

[1] 基于可见-近红外光谱比较主成分回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络对土壤氮的预测研究 [J].