領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
針對(duì)雞蛋液中菌落總數(shù)分析方法操作繁瑣、時(shí)效性低等問(wèn)題，采用高光譜成像技術(shù)（400～1 000 nm）建立雞蛋液中菌落總數(shù)的快速預(yù)測(cè)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(jié)合連續(xù)投影算法進(jìn)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(jī)（support vector machine，SVM）預(yù)測(cè)回歸模型。結(jié)果表明：標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理效果相對(duì)最佳，蛋清、蛋黃以及全蛋液樣本對(duì)應(yīng)的相對(duì)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(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)RP為0.81，預(yù)測(cè)集均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）為0.63（lg（CFU/g））；蛋黃預(yù)測(cè)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(jié)果表明，高光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)雞蛋內(nèi)部微生物污染程度的定量預(yù)測(cè)。
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