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
為了實(shí)現(xiàn)豬肉新鮮度的快速、無(wú)損、準(zhǔn)確檢測(cè)，本研究提出一種基于高光譜成像與寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)（broad learning system，BLS）的豬肉新鮮度無(wú)損檢測(cè)方法。通過將高光譜技術(shù)與BLS模型結(jié)合，預(yù)測(cè)豬肉樣品總揮發(fā)性鹽基氮（total volatile basic nitrogen，TVB-N）含量和pH值。通過4 種不同的預(yù)處理方法（Savitzky-Golay（SG）平滑、歸一化、基線校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換）優(yōu)化光譜數(shù)據(jù)，采用競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）、連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）和區(qū)間變量迭代空間收縮法（interval variable iterative space shrinking approach，iVISSA）進(jìn)行特征提取。結(jié)果表明，SG預(yù)處理效果最優(yōu)，結(jié)合iVISSA與SPA的特征提取方法能夠有效剔除冗余特征并減少不相關(guān)信息的干擾，在BLS回歸模型中實(shí)現(xiàn)了最佳的預(yù)測(cè)性能。具體來說，在TVB-N含量的預(yù)測(cè)中，iVISSA-SPA-BLS模型達(dá)到了預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)RP為0.942 2、預(yù)測(cè)均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）為3.007 2、殘差預(yù)測(cè)差（residual prediction deviation，RPD）為2.803 8的優(yōu)異性能，pH值的預(yù)測(cè)達(dá)到了RP為0.817 3、RMSEP為0.367 9、RPD為1.716 4。該方法能夠高效、無(wú)損地預(yù)測(cè)豬肉新鮮度，可為食品安全領(lǐng)域提供一條新的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)路線。
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