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
以高郵麻鴨蛋為研究對(duì)象，采集整個(gè)腌制期咸鴨蛋近紅外光譜數(shù)據(jù)，對(duì)比測(cè)定其理化指標(biāo)值，建立咸鴨蛋關(guān)鍵品質(zhì)指標(biāo)（蛋黃含水率、蛋黃氯化鈉濃度和咸蛋黃指數(shù)）的無(wú)損快速檢測(cè)模型。為盡可能削弱外部其他因素對(duì)樣本光譜采集過程的影響，使用多元散射校正、歸一化等預(yù)處理方法，結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）、連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）和非信息變量剔除（uninformative variables elimination，UVE）3 種特征選擇算法建立偏最小二乘回歸模型，并在一次特征波段選取基礎(chǔ)上提取二次特征波長(zhǎng)，再建立偏最小二乘回歸模型。結(jié)果表明，蛋黃含水率、蛋黃氯化鈉濃度和咸蛋黃指數(shù)的最優(yōu)波長(zhǎng)選擇方法均是二次特征波段提取法UVE＋SPA，發(fā)現(xiàn)二次特征波段選擇綜合表現(xiàn)最優(yōu)。經(jīng)對(duì)比分析，蛋黃含水率、蛋黃氯化鈉濃度、咸蛋黃指數(shù)最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)分別是標(biāo)準(zhǔn)化-UVE＋SPA-PLSR、卷積平滑-UVE＋SPA-PLSR、均值中心化-UVE＋SPA-PLSR，訓(xùn)練集相關(guān)系數(shù)分別為0.933 4、0.897 8和0.928 6，預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)分別為0.927 6、0.908 5和0.916 3。本研究建立的光譜模型能實(shí)現(xiàn)對(duì)腌制期咸鴨蛋理化指標(biāo)的無(wú)損檢測(cè)。
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