“忘乎一切”通过精心收集，向本站投稿了3篇基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究，下面就是小编给大家带来的基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究，希望大家喜欢，可以帮助到有需要的朋友!
篇1：基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究
基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究
摘要：以225个猪肉肉糜样本为研究对象,利用可见/近红外光谱分析技术对猪肉肉糜主要品质指标的的快速检测进行了研究.光谱经小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量机定量分析方法分别建立了肉糜中肌内脂肪、蛋白质和水分含量的可见/近红外光谱预测模型.其中,肌内脂肪的支持向量机定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rval为0.889和0.888;蛋白质的'偏最小二乘定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rval为0.869和0.881;水分的偏最小二乘定量预测模型最优,校正相关系数rcal为0.877,预测相关系数rval为0.848,所有模型的预测相对分析误差(RPD)均小于3.0.研究表明,可见/近红外光谱分析技术可用来检测猪肉肉糜品质,进一步提高所建模型的精度和稳定性可应用于实际检测. 作者： 樊玉霞廖宜涛成芳 Author： FAN Yu-xia LIAO Yi-tao CH@@ENG Fang 作者单位： 浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州,310029 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： , 31(10) 分类号： O657.3 关键词： 猪肉肉糜 可见/近红外光谱 小波变换 偏最小二乘回归 支持向量机 机标分类号： TS2 S82 机标关键词：近红外光谱分析技术 猪肉 肉糜 品质指标 检测研究 Near Infrared 相关系数 定量预测模型 偏最小二乘法 支持向量机 肌内脂肪 校正 精度和稳定性 定量分析方法 蛋白质 研究对象 小波去噪 水分含量 快速检测 分析误差 基金项目： 国家(863计划)高技术研究发展计划项目，浙江省自然科学基金篇2：基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究
基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究
摘要：提出了利用可见-近红外光谱技术和多光谱成像技术检测鸭梨损伤随时间及程度变化的新方法.利用可见-近红外光谱技术,分别结合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)方法对鸭梨受损程度和受损天数进行预测.结果表明,两种方法在鸭梨损伤后期对损伤程度的判别均具有较好的效果;LS-SVM方法对鸭梨轻度损伤的损伤天数的预测精度较高,但重度损伤天数的'预测效果不如PLS方法.然后利用多光谱图像预测鸭梨受损天数.研究发现,利用LS-SVM建立的模型预测效果较稳定,预测结果相关系数均在0.85左右.说明利用可见-近红外光谱分析技术和多光谱成像技术能够快速无损地检测出鸭梨的损伤程度及时间,为鸭梨检测提供了一种新方法. 作者： 曹芳[1] 吴迪[1] 郑金土[2] 鲍一丹[1] 王遵义[3] 何勇[1] Author： CAO Fang[1] WU Di[1] ZHENG Jin-tu[2] BAO Yi-dan[1] WANG Zun-yi[3] HE Yong[1] 作者单位： 浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江,杭州,310029浙江省宁波市林特科技推广中心,浙江,宁波,315010浙江万里学院科研处,浙江,宁波,315100 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(4) 分类号： S123 关键词： 可见-近红外光谱 多光谱成像 鸭梨 最小二乘支持向量机 偏最小二乘法 机标分类号： D69 D9 机标关键词：近红外光谱技术 多光谱成像技术 损伤程度 检测研究 Multispectral Image Infrared Spectroscopy Based 鸭梨 least squares 预测效果 新方法 最小二乘支持向量机 近红外光谱分析技术 LS-SVM 偏最小二乘 重度损伤 预测精度 预测结果 相关系数 图像预测 基金项目： 农业部公益性行业专项项目，浙江省重大科技专项项目，浙江省自然科学基金重点项目，宁波市重人科技攻关项目，宁波市农业攻关-合作项目 基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2011, 31(4)曹芳 吴迪 郑金土 鲍一丹 王遵义 何勇提出了利用可见-近红外光谱技术和多光谱成像技术检测鸭梨损伤随时间及程度变化的新方法.利用可见-近红外光谱技术,分别结合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector m...篇3：基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究
基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究
摘要：蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的`新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定.利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型.结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78.该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法. 作者： 胡耀华[1] 熊来怡[1] 蒋国振[1] 刘聪[1] 郭康权[1] 佐竹隆显[2] Author： HU Yao-hua[1] XIONG Lai-yi[1] JIANG Guo-zhen[1] LIU Cong[1] GUO Kang-quan[1] SATAKE Takaaki[2] 作者单位： 西北农林科技大学机电学院,陕西,杨凌,712100日本筑波大学,日本,305-8702 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2010, 30(11) 分类号： S123 关键词： 可见光/近红外光谱 蒸煮损失 肌肉嫩度 偏最小二乘法 猪肉 机标分类号： TS2 S85 机标关键词： 可见光 近红外光谱 鲜猪肉 蒸煮损失 嫩度 无损检测 Infrared Spectroscopy 近红外漫反射光谱 检测方法 专用分析软件 偏最小二乘法 多元散射校正 真空包装 校正模型 相关系数 污染测定 食用品质 结果 光谱检测 常规方法 基金项目： 国际合作中日据点大学项目，教育部留学人员项目，西北农林科技大学青年学术骨干项目 基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2010, 30(11)胡耀华 熊来怡 蒋国振 刘聪 郭康权 佐竹隆显蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定.利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫...阅读剩余 0%
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