【摘 要】
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构建适合便携式光谱仪的生鲜乳脂肪、蛋白质、干物质和乳糖的预测模型,实现生鲜乳品质的现场评价.采集生鲜乳漫透射光谱(500～1010nm),经二阶导数和卷积平滑处理后,采用变
【机 构】
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许昌学院食品与生物工程学院,河南许昌,461000中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京,100083
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构建适合便携式光谱仪的生鲜乳脂肪、蛋白质、干物质和乳糖的预测模型,实现生鲜乳品质的现场评价.采集生鲜乳漫透射光谱(500～1010nm),经二阶导数和卷积平滑处理后,采用变窗宽移动窗口偏最小二乘法(CSMWPLS)和遗传偏最小二乘法(GAPLS)进行信息筛选并构建PLS模型,同时优选变量构建多元线性回归(MLR)模型.脂肪、蛋白质、干物质的PLS和MLR模型均有良好的预测性能,其相对预测误差(RPD)均大于3,而乳糖模型稍差.比较可得,MLR具有优于或与PLS相近的预测性能,脂肪、蛋白质、干物质和乳糖的MLR模型的预测标准误差(RMSEP)分别为0.1070、0.0930、0.1360和0.0658,相对预测误差(RPD)分别为9.72、3.66、8.53和2.13.结果显示,MLR模型更有利于便携式近红外光谱仪使用,可实现乳品质的现场快速评价,为生鲜乳按质论价收购提供了一种新方法.
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