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—— 中國食品雜志社
針對雞蛋液中菌落總數分析方法操作繁瑣、時效性低等問題，采用高光譜成像技術（400～1 000 nm）建立雞蛋液中菌落總數的快速預測方法。于蛋清中接種銅綠假單胞菌后采集不同污染程度蛋液樣本的原始高光譜信息，結合連續(xù)投影算法進行特征波段的提取，分別建立基于特征波段和全波段光譜信息下的偏最小二乘和支持向量機（support vector machine，SVM）預測回歸模型。結果表明：標準化預處理效果相對最佳，蛋清、蛋黃以及全蛋液樣本對應的相對最佳定量分析模型為基于特征波段下的SVM模型。其中蛋清預測集相關系數RP為0.81，預測集均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）為0.63（lg（CFU/g））；蛋黃預測集的RP為0.82，RMSEP為0.47（lg（CFU/g））；全蛋液樣本中RP為0.75，RMSEP為0.75（lg（CFU/g））。結果表明，高光譜成像技術結合化學計量學方法，可以實現(xiàn)對雞蛋內部微生物污染程度的定量預測。
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