【摘 要】
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【目的】实现对羊肉新鲜度的快速准确鉴别。【方法】研究通过对460～1 000 nm的羊肉高光谱图像纯肌肉部分提取光谱数据,以挥发性盐基氮（TVB-N）值对新鲜度等级进行划分,对预处理后
【机 构】
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石河子大学机械电气工程学院,石河子大学动物科技学院
【基金项目】
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国家自然科学基金“新疆冷却羊肉储藏品质的动力学及不同光学速测技术融合研究”（31460418）, 石河子大学青年创新人才培育计划项目“基于多源光学信息的羊肉新鲜度快速检测机理及系统开发研究”（CXRC201707）
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【目的】实现对羊肉新鲜度的快速准确鉴别。【方法】研究通过对460～1 000 nm的羊肉高光谱图像纯肌肉部分提取光谱数据,以挥发性盐基氮（TVB-N）值对新鲜度等级进行划分,对预处理后的光谱数据分别采用连续投影算法（SPA）、主成分分析（PCA）两种压缩降维方法和反向传播（BP）神经网络、自适应提升BP（Adaboost-BP）神经网络两种建模方法开展羊肉新鲜度的分类比较。【结果】其中采用SPA、PCA建立的BP模型校正集与预测集准确率均为100%、8333%,建立的Adaboost-BP模型校正集与预测
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