【摘 要】
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采用近红外高光谱成像技术(900～1 700 nm)对羊肉脂肪和蛋白质质量分数进行预测.通过近红外高光谱对72个羊肉样本进行高光谱图像采集,获取的光谱数据经过多元散射校正进行光谱
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采用近红外高光谱成像技术(900～1 700 nm)对羊肉脂肪和蛋白质质量分数进行预测.通过近红外高光谱对72个羊肉样本进行高光谱图像采集,获取的光谱数据经过多元散射校正进行光谱预处理.通过回归分析选取对应的特征波长,利用BP神经网络结合脂肪和蛋白质的实测值,建立预测模型并对模型进行验证.结果显示,羊肉脂肪和蛋白质的预测模型效果较好.其中,脂肪模型的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.91和0.73；蛋白质模型的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.87和1.19.该研究表明,利用近红外
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