【摘 要】
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本研究以市售猪通脊肉为研究对象,采用SNV(变量标准化)和OSC(正交信号枝正)对近红外光谱进行预处理,采用MCUVA-SPA(蒙特卡洛无信息变量消除法-连续投影算法)的方法剔除干
【机 构】
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中国肉类食品综合研究中心,肉类加工技术北京市重点实验室 北京100068
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本研究以市售猪通脊肉为研究对象,采用SNV(变量标准化)和OSC(正交信号枝正)对近红外光谱进行预处理,采用MCUVA-SPA(蒙特卡洛无信息变量消除法-连续投影算法)的方法剔除干扰变量,并采用PLS(偏最小二乘法)建立生鲜分割猪肉样品物化特性的预测模型.结果表明,通过MCUVA-SPA方法可将水分含量、肌间脂肪含量、蛋白质含量、剪切力、持水力和挥发性盐基氮预测模型的变量数从800个分别减少至12,5,7,5,5,5个,同时校正集和验证集的相关系数保持在0.90-0.97之间,与未别除干扰因素相比预测模型的相关系数无显著差异(P＜0.05).另外,应用构建的近红外光谱预测模型同时预测生鲜分割猪肉的6个物化指标,并根据预测结果对生鲜肉开展品质评价,从多汁性(肌间脂肪＞3％为多汁,＜3％为干硬)、嫩度(嫩度＜45N为嫩的,＞45N为坚硬的)、新鲜度(挥发性盐基氮＜ 15mg/100g为新鲜,＞15mg/100g为腐败)三个角度对生鲜肉的品质进行分类,结果表明,多汁性、嫩度和新鲜度的品质分类预测准确度分别为91％,84％和97％.可见,采用剔除变量优化后的近红外光谱预测模型可有效降低冗余信息的干扰,构建的多指标预测模型并可应用于生鲜猪肉的多指标评价和品质分类.
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