為了建立基于近紅外光譜技術(shù)的牛肉質(zhì)構(gòu)特性快速檢測(cè)方法,該試驗(yàn)采集了202個(gè)新鮮牛肉樣品在800² 500 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)的漫反射光譜,測(cè)定了牛肉的硬度、彈性、咀嚼性和黏附性,經(jīng)小波消噪后,分別采用平滑、一階微分、二階微分等6種方法預(yù)處理,建立了牛肉質(zhì)構(gòu)特性的偏最小二乘回歸模型,并用最優(yōu)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:經(jīng)小波消噪后采用二階微分預(yù)處理方法建立的牛肉硬度、彈性、咀嚼性的檢測(cè)模型效果最好,其校正集相關(guān)系數(shù)r均在0.9以上,校正集均方根誤差(root means square error of calibration,RMSEC)分別為6.247 N、0.760 mm、14.954 m J,預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)均在0.664以上,預(yù)測(cè)集均方根誤差(root means square error of prediction,RMSEP)分別為8.887 N、0.951 mm、22.117 m J,相對(duì)預(yù)測(cè)誤差(ratio of prediction to deviation,RPD)值分別為2.43、1.88、2.32,預(yù)測(cè)精度較高,能夠有效地預(yù)測(cè)牛肉的硬度、咀嚼性,可以檢...

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 樣本采集
    1.2 近紅外光譜采集
    1.3 質(zhì)構(gòu)指標(biāo)的測(cè)定
    1.4 光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法
    1.5 建模方法
    1.6 數(shù)據(jù)處理及統(tǒng)計(jì)方法
2 結(jié)果與分析
    2.1 牛肉質(zhì)構(gòu)指標(biāo)測(cè)定結(jié)果
    2.2 牛肉近紅外光譜特性分析
    2.3 小波消噪預(yù)處理
    2.4 樣品校正集和預(yù)測(cè)集劃分
    2.5 模型的建立與驗(yàn)證
3 討論
4 結(jié)論



本文編號(hào)：3869798