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基于近红外光谱的腌制期咸鸭蛋理化指标无损检测 被引量：2
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作者 田文强 王巧华 +5 位作者 徐步云 陈远哲 肖仕杰 范维 林卫国 刘世伟 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期319-326,共8页
以高邮麻鸭蛋为研究对象,采集整个腌制期咸鸭蛋近红外光谱数据,对比测定其理化指标值,建立咸鸭蛋关键品质指标(蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度和咸蛋黄指数)的无损快速检测模型。为尽可能削弱外部其他因素对样本光谱采集过程的影响,使用多... 以高邮麻鸭蛋为研究对象,采集整个腌制期咸鸭蛋近红外光谱数据,对比测定其理化指标值,建立咸鸭蛋关键品质指标(蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度和咸蛋黄指数)的无损快速检测模型。为尽可能削弱外部其他因素对样本光谱采集过程的影响,使用多元散射校正、归一化等预处理方法,结合竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和非信息变量剔除(uninformative variables elimination,UVE)3种特征选择算法建立偏最小二乘回归模型,并在一次特征波段选取基础上提取二次特征波长,再建立偏最小二乘回归模型。结果表明,蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度和咸蛋黄指数的最优波长选择方法均是二次特征波段提取法UVE+SPA,发现二次特征波段选择综合表现最优。经对比分析,蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度、咸蛋黄指数最优模型结构分别是标准化-UVE+SPA-PLSR、卷积平滑-UVE+SPA-PLSR、均值中心化-UVE+SPA-PLSR,训练集相关系数分别为0.9334、0.8978和0.9286,预测集相关系数分别为0.9276、0.9085和0.9163。本研究建立的光谱模型能实现对腌制期咸鸭蛋理化指标的无损检测。 展开更多
关键词 近红外光谱 咸鸭蛋 无损检测 品质 理化值
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