為了建立基于近紅外光譜技術的牛肉質構特性快速檢測方法,該試驗采集了202個新鮮牛肉樣品在800² 500 nm波長范圍內的漫反射光譜,測定了牛肉的硬度、彈性、咀嚼性和黏附性,經小波消噪后,分別采用平滑、一階微分、二階微分等6種方法預處理,建立了牛肉質構特性的偏最小二乘回歸模型,并用最優(yōu)模型進行預測。結果表明:經小波消噪后采用二階微分預處理方法建立的牛肉硬度、彈性、咀嚼性的檢測模型效果最好,其校正集相關系數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,預測集相關系數均在0.664以上,預測集均方根誤差(root means square error of prediction,RMSEP)分別為8.887 N、0.951 mm、22.117 m J,相對預測誤差(ratio of prediction to deviation,RPD)值分別為2.43、1.88、2.32,預測精度較高,能夠有效地預測牛肉的硬度、咀嚼性,可以檢...

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【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 質構指標的測定
    1.4 光譜數據的預處理方法
    1.5 建模方法
    1.6 數據處理及統計方法
2 結果與分析
    2.1 牛肉質構指標測定結果
    2.2 牛肉近紅外光譜特性分析
    2.3 小波消噪預處理
    2.4 樣品校正集和預測集劃分
    2.5 模型的建立與驗證
3 討論
4 結論



本文編號：3869798