近红外光谱技术快速预测团头鲂新鲜度

近红外光谱技术快速预测团头鲂新鲜度

论文摘要

采用近红外光谱技术和化学计量学方法,探究团头鲂新鲜度指标快速检测方法。选取不同的季节、产地、规格、贮藏时间的150个团头鲂样品,采集样品1 000~1 799 nm范围的近红外光谱数据,应用偏最小二乘法建立pH、TVB-N、TBA和K值的新鲜度指标定量分析模型,经不同光谱预处理方法优化和CARS挑选特征波长后,模型的相关系数分别为0.961、0.881、0.955和0.946,交叉验证均方根误差分别为0.049、1.659、0.047和2.558,模型具有较好的预测能力,为淡水鱼新鲜度快速无损检测提供了一种有效的方法。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 材料与试剂
  •   1.2 试验设备
  •   1.3 试验方法
  •     1) 样品的制备。
  •     2) 近红外光谱的采集。
  •     3) 新鲜度指标的测定。
  •   1.4 数据处理
  • 2 结果与分析
  •   2.1 鱼肉样品的光谱采集与化学分析结果
  •   2.2 团头鲂新鲜度定量分析模型的建立
  •     1) 光谱预处理。
  •     2) 基于全波长的团头鲂新鲜度模型的建立。
  •     3) 基于特征波长的团头鲂新鲜度模型的建立。
  • 3 讨 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 周娇娇,吴潇扬,陈周,熊善柏

    关键词: 近红外光谱,团头鲂,新鲜度,偏最小二乘法,无损检测

    来源: 华中农业大学学报 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑

    专业: 轻工业手工业

    单位: 华中农业大学食品科学技术学院/国家大宗淡水鱼加工技术研发分中心,环境食品学教育部重点实验室

    基金: 现代农业产业技术体系专项(CARS-45-27),湖北省技术创新专项重大项目(2016ABA115)

    分类号: TS254.7

    DOI: 10.13300/j.cnki.hnlkxb.2019.04.016

    页码: 120-126

    总页数: 7

    文件大小: 879K

    下载量: 163

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