領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
利用傅里葉變換近紅外光譜儀采集絞碎前后羅非魚片背肉及腹肉的近紅外光譜，并將其與總揮發(fā)性鹽基氮（total volatile basic nitrogen，TVB-N）含量進行擬合，構(gòu)建定量預(yù)測模型。在建模過程中，比較三點平滑、九點平滑（smoothing average 9 points，sa9）、九點卷積平滑（smoothing savitzky-golay 9 points，sg9）、一階導(dǎo)數(shù)（1stderivative，Db1）、趨近歸一化、單位長度歸一化、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換、多元散射校正以及它們與Db1結(jié)合對光譜進行預(yù)處理的模型效果。結(jié)果表明，sg9和Db1相比于其他預(yù)處理方法可以較好地消除光譜噪音，提高模型預(yù)測能力，且各方法在與Db1聯(lián)合使用后，模型的預(yù)測準(zhǔn)確性以及建模效率普遍得到了提升。繼續(xù)對光譜的波數(shù)范圍進行篩選，剔除無關(guān)信息后，模型效果得到進一步提升，絞碎前背肉模型的校正集和驗證集決定系數(shù)由0.870、0.821上升到了0.973、0.925，校正集和驗證集標(biāo)準(zhǔn)偏差由2.152、2.991 mg/100 g減小到了1.032、1.581 mg/100 g。比較各模型效果可知，利用絞碎后的魚肉光譜進行建模時效果要好于絞碎前的魚肉。其中，以絞碎后腹肉模型的效果為最優(yōu)，其驗證集決定系數(shù)以及標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為0.984、0.879 mg/100 g。但在綜合考慮實際應(yīng)用中快速、無損等需求后，絞碎前的魚肉所建模型仍具有明顯優(yōu)勢。最終，本研究選用絞碎前腹肉建立模型，校正集與驗證集決定系數(shù)分別為0.982、0.976，校正集與驗證集標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為0.962、1.006 mg/100 g，在預(yù)測羅非魚片TVB-N含量，快速、無損評價其新鮮度方面顯示出了巨大潛力。
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