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- [6] 应用近红外光谱技术评价冰鲜大黄鱼新鲜度的研究[J]. 刘源,陈伟华,侯巧娟,王锡昌,董若琰,吴浩.光谱学与光谱分析. 2014(04)
- [9] GB 4789.2-2016. 食品安全国家标准 食品微生物学检验 菌落总数测定[S]. 2016
- [10] GB 10136-2015. 食品安全国家标准 动物性水产制品[S]. 2015
基于近红外光谱建立大黄鱼新鲜度预测模型
被引：7
作者：
蓝蔚青
[1
,2
]
孙雨晴
[1
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张楠楠
[1
]
周大鹏
[1
]
胡潇予
[1
]
谢晶
[1
,2
]
机构：
[1] 上海海洋大学食品学院
[2] 上海水产品加工及贮藏工程技术研究中心食品科学与工程国家级实验教学示范中心(上海海洋大学)
来源：
基金：
国家重点研发计划;
关键词：
近红外光谱;
大黄鱼;
冰藏;
菌落总数;
偏最小二乘法;
D O I：
10.19554/j.cnki.1001-3563.2020.17.001
中图分类号：
O657.33 [红外光谱分析法];
TS254.7 [水产制品的标准与检验];
学科分类号：
摘要：
目的通过近红外光谱技术对不同贮藏时间下冰鲜大黄鱼的鲜度进行评价。方法以菌落总数为鲜度评价指标,基于均值中心化、标准正态变量变换、趋近归一化法(Normalization by Closure, Ncl)、多元散射校正、一阶导数和二阶导数等预处理方法,运用偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)建模,比较所建模型的定标集与验证集间的相关系数和标准偏差,构建大黄鱼冰藏期间菌落总数的定量模型,以期快速预测其新鲜度。结果 Ncl比其它预处理方法可以更好地消除光谱噪音,提高模型的预测能力。经Ncl光谱预处理,利用PLS建模,可达到最佳的建模效果,其定标集相关系数为0.9095,校正标准偏差相关系数为0.5872,验证集相关系数为0.8858,预测标准偏差为0.6615。模型相关系数>0.9;结论表明该模型预测精度较好,在大黄鱼新鲜度检测和品质评价方面应用前景良好。
引用
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