【摘 要】
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采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)结合主成分分析(principal component analysis,PCA)和判别分析法建立了注水肉、注胶肉和正常肉的定性判别模型。注水肉中注
【机 构】
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山东商业职业技术学院山东省农产品贮运保鲜技术重点实验室,国家农产品现代物流工程技术研究中心
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采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)结合主成分分析(principal component analysis,PCA)和判别分析法建立了注水肉、注胶肉和正常肉的定性判别模型。注水肉中注水量的多少对判别准确率产生影响,当注水量为1.25%~20%时,3种肉的总体判别准确率为94.23%;当注水量为3.75%~20%时,判别准确率提高至96.96%。模型对所有预测集样品的总体判别准确率为94.92%。表明NIR结合PCA法、判别分析法判别注水肉、注胶肉和正常肉具有可行性。采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)结合PCA分别建立了注水量和注胶量的定量分析模型,经验证,两种模型对预测集样品的预测均方差分别为4.01%和3.87%,预测值与实测值间的相关系数(r)分别为0.904 2和0.912 8。表明两种模型的预测性能良好。
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