畜牧業(yè)是內(nèi)蒙古的支柱性產(chǎn)業(yè),而養(yǎng)羊業(yè)則是內(nèi)蒙古畜牧業(yè)的重要組成部分。近年來,內(nèi)蒙古地區(qū)羊肉產(chǎn)量逐年上升,然而養(yǎng)殖企業(yè)帶來的利潤(rùn)普遍低于全國平均利潤(rùn)水平。近紅外光譜分析技術(shù),具有快速簡(jiǎn)單實(shí)時(shí)的優(yōu)點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)羊肉品質(zhì)的快速檢測(cè)。本論文收集了內(nèi)蒙古地區(qū)特有群體:阿爾巴斯絨山羊、烏珠穆沁羊與大青山山羊背最長(zhǎng)肌,臂三頭肌和股二頭肌肌肉樣本,按照國標(biāo)方法檢測(cè)常量營養(yǎng)成分粗蛋白,粗脂肪以及微量營養(yǎng)成分脂肪酸;掃描收集樣本的近紅外光譜,利用偏最小二乘法建立羊肉常量營養(yǎng)成分近紅外光譜預(yù)測(cè)模型;同時(shí)利用不同方法對(duì)羊肉微量營養(yǎng)成分建模進(jìn)行探索。具體結(jié)果如下:（1）對(duì)阿爾巴斯絨山羊,烏珠穆沁羊,大青山山羊三個(gè)部位肌肉中,粗蛋白,粗脂肪含量進(jìn)行比較,結(jié)果表明:背最長(zhǎng)肌中脂肪含量顯著得高于臂三頭肌與股二頭�。╬<0.05）,而僅有大青山山羊背最長(zhǎng)肌中粗蛋白含量顯著高于其他部位（p<0.05）。（2）烏珠穆沁羊三個(gè)部位肌肉中粗蛋白含量均顯著低于其他兩個(gè)品種的相同部位（p<0.05）;而阿爾巴斯絨山羊背最長(zhǎng)肌中粗脂肪含量顯著高于另外兩個(gè)品種相同部位中粗脂肪含量（p<0.05）,烏珠穆沁羊臂三頭... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２近紅外光譜定量校正模型建模流程??Ｆｉｇ．２?Ｍｏｄｅｌｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｓｓ?ｏｆ?ｎｅａ卜ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｓｐｅｃｔｒａｌ?ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ?ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ?ｍｏｄｅｌ??

１０?基于近紅外光譜的內(nèi)蒙古地區(qū)羊肉營養(yǎng)成分快速檢測(cè)與分級(jí)的研究???輸出信號(hào)??ｔ??Ａ?輸出層??隱＿??議??ｔ?ｔ?ｔ?＾??輸入信號(hào)??圖３神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式圖??Ｆｉｇ．３?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｍｏｄｅ??１．４．６?近紅外光譜模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)??為了能夠獲得好的預(yù)測(cè)結(jié)果，建立優(yōu)秀的校正模型是必不可少的。因此，需??要一系列指標(biāo)來對(duì)建立的校正模型的優(yōu)劣程度以及實(shí)際預(yù)測(cè)能力進(jìn)行判斷。??（１）?決定系數(shù)Ｒ２??決定系數(shù)Ｒ２反映了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的接近程度。Ｒ２的值越接近于１，說明預(yù)??測(cè)值越接近于真實(shí)值；若Ｒ２＝ｌ，則說明模型完全擬合。當(dāng)Ｒ２為負(fù)值時(shí)，表明模型??擬合效果極差。決定系數(shù)Ｒ２的計(jì)算公式為：??叫ｉ－ｉｔｅＳＳ卜。?⑴??其中ｎ為樣本數(shù)；負(fù)為第ｉ個(gè)樣品的預(yù)測(cè)值；乃為第ｉ個(gè)樣品的參考值（真值）；??ｙ？ｎ為樣本真值的平均值。??（２）校正均方根誤差（ＲＭＳＥＣ），交互驗(yàn)證均方根誤差（ＲＭＳＥＣＶ），預(yù)測(cè)??均方根誤差（ＲＭＳＥＰ）??校正均方根誤差（ＲＭＳＥＣ），交互驗(yàn)證均方根誤差（ＲＭＳＥＣＶ），預(yù)測(cè)均方根??誤差（ＲＭＳＥＰ）都屬于均方根誤差（ＲＭＳＥ），是觀測(cè)值與真值（或模擬值）偏差（而??不是觀測(cè)值與其平均值之間的偏差）的平方與觀測(cè)次數(shù)ｎ比值的平方根。其計(jì)算公??

立羊肉高端品牌，提高內(nèi)蒙古自治區(qū)的畜牧產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)水平。??１．６技術(shù)路線??ｆ??＜??／?＾??／??ｅ養(yǎng)錄挪?＜?Ｉ?”????］保最小二耜去????疰?＜????ｓ?ｃｅｓｅ．?ｍｉｓ？）?ｖ??犖Ｋ養(yǎng)推雖４??＇??ｍ?）??Ｘ—??ｖ，???ｙ?｜�。�?最小二????ｒ￣ｚ—ｅ?間?最小二庚；去??分讓．?＿界５括齡劃士皇叵Ｅ??Ｓ?（ＨｌＳｆｉＥ）???＾?＾?????分析??圖４技術(shù)路線??Ｆｉｇ．４?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏｕｔｅ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]淺析內(nèi)蒙古畜牧業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革問題[J]. 索瓊玉,徐文麗.  農(nóng)家參謀. 2019(19)
[2]反芻動(dòng)物肌內(nèi)脂肪及脂肪酸調(diào)控研究進(jìn)展[J]. 李鶴瓊,羅海玲.  中國畜牧雜志. 2019(08)
[3]兩種飼養(yǎng)方式對(duì)蘇尼特羊肉脂肪酸組成和脂肪代謝相關(guān)基因表達(dá)的影響[J]. 袁倩,王柏輝,蘇琳,要鐸,王德寶,趙麗華,靳燁.  食品科學(xué). 2019(09)
[4]鮮肉中不飽和脂肪酸近紅外檢測(cè)方法優(yōu)化[J]. 牛曉穎,邵利敏,趙志磊,焦慎江,李曉燦,董芳.  光譜學(xué)與光譜分析. 2019(02)
[5]基于可見/近紅外光譜識(shí)別東北地區(qū)常見木材[J]. 汪紫陽,尹世逵,李穎,李耀翔.  浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(01)
[6]自然放牧條件下不同月齡烏珠穆沁羊的肉品質(zhì)分析[J]. 王莉梅,梁俊芳,王德寶,納欽,宋潔,連海飛,王曉冬.  食品科技. 2018(12)
[7]基于近紅外光譜技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源研究進(jìn)展[J]. 張勇,王督,李雪,張良曉,張文,丁小霞,張奇,李培武.  食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào). 2018(23)
[8]Determination of ethanol content in ethanol-gasoline based on derivative absorption spectrometry and information fusion[J]. 周昆鵬,白旭芳,畢衛(wèi)紅.  Optoelectronics Letters. 2018(06)
[9]SPA-PLS和GA-PLS算法預(yù)測(cè)胡楊葉片含水量的對(duì)比[J]. 王濤,白鐵成,喻彩麗,張楠楠,王莎莎.  江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(19)
[10]結(jié)合SPA和PLS法提高冬小麥冠層全氮高光譜估算的精確度[J]. 白麗敏,李粉玲,常慶瑞,曾鳳,曹吉,蘆光旭.  植物營養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào). 2018(05)

博士論文
[1]基于近紅外光譜及成像的蘋果品質(zhì)無損檢測(cè)方法和裝置研究[D]. 郭志明.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[2]內(nèi)蒙古肉羊產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力研究[D]. 樊宏霞.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[3]近紅外光譜技術(shù)在藥物無損非破壞定量分析中的應(yīng)用研究[D]. 曲楠.吉林大學(xué) 2008
[4]魚粉、精料補(bǔ)充料及其中肉骨粉含量的近紅外漫反射光譜分析[D]. 牛智有.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于蛋白組學(xué)研究烏珠穆沁羊骨骼肌肌內(nèi)脂肪差異[D]. 米璐.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2019
[2]近紅外光譜法快速檢測(cè)茶葉中粗纖維、水分和灰分的研究[D]. 熊利華.東華理工大學(xué) 2018
[3]制漿材主要成分的近紅外模型優(yōu)化與轉(zhuǎn)移研究[D]. 楊浩.南京林業(yè)大學(xué) 2018
[4]內(nèi)蒙古肉羊國內(nèi)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力研究[D]. 王天驕.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[5]內(nèi)蒙古牛羊肉脂肪酸測(cè)定及其特征研究[D]. 王倩.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
[6]基于近紅外光譜技術(shù)蕎麥無損檢測(cè)方法研究[D]. 席志勇.昆明理工大學(xué) 2013
[7]羊胴體分級(jí)模型與分級(jí)評(píng)定技術(shù)研究[D]. 陳麗.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2011
[8]肌肉水分分布、抗氧化性與生鮮豬肉持水性的關(guān)系[D]. 姜曉文.浙江工商大學(xué) 2009
[9]近紅外定性定量模型的建立與應(yīng)用[D]. 龐滂.西北大學(xué) 2008
[10]花椒揮發(fā)油含量近紅外光譜無損檢測(cè)研究[D]. 王剛.西南大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3075100