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兩種近紅外光譜分辨率預測 牛肉營養(yǎng)成分的比較研究

閱讀:459      發(fā)布時間:2014-08-07
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 應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)在不同光譜分辨率下分析了同一批牛肉樣本的蛋白質(zhì)、脂肪和水分含量。樣品取自16
頭西門塔爾雜交牛的14 個部位,,宰后成熟48h,,絞成肉糜狀后分別于不同分辨率1.6 和10.0nm 條件下進行近紅外光譜
掃描和化學成分測定。應(yīng)用The Unscrambler 建模軟件,,采用偏zui小二乘回歸技術(shù)( PLSR) ,,通過交互驗證程序建立近
紅外數(shù)學模型,得到不同分辨率1.6 和10.0nm 條件下蛋白質(zhì)的校正集相關(guān)系數(shù)R 分別為0.94 和0.93,,交互驗證標準差
( RMSECV) 分別為0.49 和0.54; 脂肪R 分別為0.93 和0.92,,RMSECV 分別為0.64 和0.76; 水分R 分別為0.87 和0.81,
RMSECV 分別為1.18 和1.26,。研究結(jié)果表明,,高光譜分辨率下的蛋白質(zhì)、脂肪和水分模型精度要略優(yōu)于低光譜分辨率
所建模型,。

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