【摘 要】
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以整块鸡胸肉为研究对象,利用在线近红外光谱系统采集其900～1650 nm波长范围内的光谱信息,探究光谱信息与细菌菌落总数(Total Viable Count,TVC)之间的定量关系.对采集的原始
【机 构】
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河南科技学院食品学院,河南新乡453003河南科技学院博士后研发基地,河南新乡453003;河南工业大学粮油食品学院,河南郑州450001;河南科技学院食品学院,河南新乡453003;河南科技学院生命
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以整块鸡胸肉为研究对象,利用在线近红外光谱系统采集其900～1650 nm波长范围内的光谱信息,探究光谱信息与细菌菌落总数(Total Viable Count,TVC)之间的定量关系.对采集的原始光谱信息进行高斯滤波平滑(Gaussian Filter Smoothing,GFS)等五种预处理后,建立全波段偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)回归模型.采用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选最优波长,构建优化的PLS模型和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)模型.结果 表明,基于全波段GFS光谱构建的GFS-PLS模型预测鸡胸肉TVC效果最佳(rp=0.964,RMSEp=0.806 lg CFU/g).基于SPA法从GFS光谱中筛选出的25个最优波长(907.0、913.7、923.8、927.2、937.2、947.3、974.0、987.3、997.3、1007.3、1040.4、1080.1、1099.9、1132.9、1155.9、1185.5、1215.0、1241.2、1270.6、1358.2、1380.8、1403.3、1419.3、1578.9和1615.2 nm),建立的SPA-GFS-MLR模型预测性能(rp=0.944,RMSEp=1.022 lg CFU/g)最接近GFS-PLS模型.基于在线近红外光谱系统可实现对大批量整块鸡胸肉细菌总数含量的快速无接触检测.
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