论文摘要
牛奶中各种成分含量是影响牛奶品质的重要因素,也是决定其价格的重要因素之一,高品质的牛奶和奶产品往往对人们的健康具有重要的意义。而具有高效低成本的中红外光谱(MIR)已逐渐成为奶产品品质检测的有效新方法。十多年来,欧美发达国家已利用MIR建立了牛奶和奶产品中脂肪酸、蛋白质、矿物质等成分含量预测模型,并投入生产使用。然而,我国在利用MIR预测牛奶中成分的研究较晚、没有得到有效应用。在建立模型的过程中,可选择较多的建模方法,其中回归建模方法的正确选用是决定模型预测能力的关键所在,而正确的预测方法往往意味着更高的预测精度和更强的泛化能力。偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、人工神经网络(ANN)以及贝叶斯回归(Bayes-R)因为其各自不同的优点已成为目前使用较多的几种预测方法。本文对这些方法及其特征进行介绍和总结。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 阮健,陈焱森,万平民,潘中保,张震,闫磊,任小丽,张淑君
关键词: 牛奶,奶产品,回归模型,建模方法
来源: 中国奶牛 2019年05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: 华中农业大学动物遗传育种与繁殖教育部实验室,武汉金旭畜牧科技发展有限公司,河南省奶牛生产性能测定中心
基金: 国家重点研发计划(2017YFD0501903),奶业技术体系岗位(CARS-36)资助
分类号: TS252.7
DOI: 10.19305/j.cnki.11-3009/s.2019.05.001
页码: 4-7
总页数: 4
文件大小: 1149K
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