【摘 要】
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目的 建立近红外光谱法快速检测小龙虾中总生物胺含量的方法。方法 利用近红外光谱仪采集154个不同新鲜程度小龙虾样品的近红外光谱,使用高效液相色谱技术检测对应样品总生物胺含量;使用KS（Kennard-Stone）算法将103个样品作为训练集, 51个样品作为预测集。采用多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）、标准正态变换（standard no
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFC1606000）～～；
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目的 建立近红外光谱法快速检测小龙虾中总生物胺含量的方法。方法 利用近红外光谱仪采集154个不同新鲜程度小龙虾样品的近红外光谱,使用高效液相色谱技术检测对应样品总生物胺含量;使用KS（Kennard-Stone）算法将103个样品作为训练集, 51个样品作为预测集。采用多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）、标准正态变换（standard normal variate, SNV）、小波变换（wavelet transform, WT）和1阶导数（1st）分别对样品的光谱进行处理,利用训练集样品的光谱和生物浓度建立偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）模型,使用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）进一步选择波长,对模型进行优化。结果 经过小波变换处理之后的光谱所建立的PLSR模型具有较好的预测结果,CARS方法可以进一步提高模型的预测和解释能力,预测集生物胺的预测均方根误差（root mean square error of prediction, RMSEP）值和决定系数（r~2）分别可达55.74和0.92。结论 基于近红外光谱分析技术快速检测小龙虾总生物胺含量是可行的,优化后的PLSR模型可以用于评价小龙虾总生物胺含量。
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