采用近红外高光谱成像技术(900~1700 nm)结合线性回归算法对牛肉掺假快速无损检测。将鸡肉糜掺入牛肉糜中制备牛肉掺假样品,掺假比例为2%~98%(w/w),掺假间隔为2%。采集掺假样品的光谱图像,提取光谱数据,并利用偏最小二乘回归(Partial le...采用近红外高光谱成像技术(900~1700 nm)结合线性回归算法对牛肉掺假快速无损检测。将鸡肉糜掺入牛肉糜中制备牛肉掺假样品,掺假比例为2%~98%(w/w),掺假间隔为2%。采集掺假样品的光谱图像,提取光谱数据,并利用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)算法建立掺假样品的定量预测模型。为了减少高维共线性问题,提高模型运算效率,分别采用PLS-β系数法、逐步回归法(Stepwise)和连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选最优波长建立优化预测模型。结果表明,基于SPA算法结合MLR建模方法得到的掺假牛肉预测模型,其预测效果最优,校正集决定系数(R2C)和均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC)分别为0.99和3.23%,验证集的决定系数(R2P)和均方根误差(Root mean square error of prediction)RMSEP分别为0.97和5.31%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为6.82。综上,近红外高光谱成像技术结合线性回归算法可以实现对掺假牛肉的快速无损定量检测。展开更多
采用近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法建立注胶肉的快速无损检测模型。首先通过近红外高光谱成像系统获取含有不同浓度梯度卡拉胶的猪里脊肉高光谱图像,然后提取图像中的光谱数据,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)探...采用近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法建立注胶肉的快速无损检测模型。首先通过近红外高光谱成像系统获取含有不同浓度梯度卡拉胶的猪里脊肉高光谱图像,然后提取图像中的光谱数据,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)探究光谱信息与不同掺假比例卡拉胶之间的定量关系。结果表明全波段光谱(900~1700 nm)所构建的PLS校正集模型均方根误差(Root mean square error,RMSE)为1.74%,预测模型RMSE为3.16%。表明基于全波段所建立的PLS模型具有较优的预测性能。利用连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选获得11个特征波长,并优化全波长PLS模型,将预测集样品带入,以验证模型的预测效果,结果表明SPA算法结合PLS建模方法所建立的模型预测效果更优,预测集相关系数(RP)为0.93,均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为3.51%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为2.66。试验表明利用高光谱成像技术可实现对注胶猪肉的快速无损检测。展开更多
文摘采用近红外高光谱成像技术(900~1700 nm)结合线性回归算法对牛肉掺假快速无损检测。将鸡肉糜掺入牛肉糜中制备牛肉掺假样品,掺假比例为2%~98%(w/w),掺假间隔为2%。采集掺假样品的光谱图像,提取光谱数据,并利用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)算法建立掺假样品的定量预测模型。为了减少高维共线性问题,提高模型运算效率,分别采用PLS-β系数法、逐步回归法(Stepwise)和连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选最优波长建立优化预测模型。结果表明,基于SPA算法结合MLR建模方法得到的掺假牛肉预测模型,其预测效果最优,校正集决定系数(R2C)和均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC)分别为0.99和3.23%,验证集的决定系数(R2P)和均方根误差(Root mean square error of prediction)RMSEP分别为0.97和5.31%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为6.82。综上,近红外高光谱成像技术结合线性回归算法可以实现对掺假牛肉的快速无损定量检测。
文摘采用近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法建立注胶肉的快速无损检测模型。首先通过近红外高光谱成像系统获取含有不同浓度梯度卡拉胶的猪里脊肉高光谱图像,然后提取图像中的光谱数据,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)探究光谱信息与不同掺假比例卡拉胶之间的定量关系。结果表明全波段光谱(900~1700 nm)所构建的PLS校正集模型均方根误差(Root mean square error,RMSE)为1.74%,预测模型RMSE为3.16%。表明基于全波段所建立的PLS模型具有较优的预测性能。利用连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选获得11个特征波长,并优化全波长PLS模型,将预测集样品带入,以验证模型的预测效果,结果表明SPA算法结合PLS建模方法所建立的模型预测效果更优,预测集相关系数(RP)为0.93,均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为3.51%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为2.66。试验表明利用高光谱成像技术可实现对注胶猪肉的快速无损检测。
