【摘 要】
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本文以两个批次的猪肉为试验样品,开展了局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮(TVB-N)的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出了基
【机 构】
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中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心;
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划重点专项(2016YFD0401205);国家农产品质量安全风险评估项目(GJFP201701504)
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本文以两个批次的猪肉为试验样品,开展了局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮(TVB-N)的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出了基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法,通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱角(SID-SAM)进行加权求和,构建了评价不同样品相似性的相似度函数,定义了相似度因子(S_M),通过最小化代价函数确定建立局部模型的邻域窗口。以第一批样品为建模基础集,通过对欧式距离和SID-SAM的权重及S_M进行参数寻优,针对第二批次中每个样品建立了局部偏最小二乘模型。结果显示,与利用第一批样品建立的模型直接预测第二批样品的结果相比,预测效果有了明显的提高,相关系数R从0.8456上升至0.9481,预测误差从4.5810mg/100g下降至2.6508 mg/100g。这表明利用提出的相似度函数和相似度因子,可根据待测样品的光谱特征,实时动态选择相似的局部空间,建立的局部偏最小二乘模型能有效提高对外部验证样品的预测能力。
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