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近红外光谱技术快速检测小龙虾新鲜度
文献摘要：
应用近红外光谱技术实现对小龙虾新鲜度的快速检测.利用化学计量学方法,通过对近红外品质分析仪采集的虾肉绞碎前后光谱(850～1050 nm)调整不同预处理方法、偏最小二乘法和组合算法,建立一种基于总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量的小龙虾新鲜度定量预测模型.结果表明:采用标准正态变量变换与一阶导数结合的预处理方法模型预测效果最好,且绞碎后的虾肉光谱比绞碎前建模效果更好;为满足实际应用需要,对绞碎前的虾肉TVB-N含量预测模型进行分析,其交叉验证误差为3.123,交叉验证相关系数为0.947,用此模型对预测集24个样品进行预测,预测值与实测值的交叉验证相关系数为0.951 4,在TVB-N含量超过20 mg/100 g(不新鲜)的检测准确率为100％.近红外光谱技术可应用于快速检测小龙虾新鲜度,所建模型具有较好的预测能力.
文献关键词：
近红外光谱;小龙虾;挥发性盐基氮;新鲜度:预测模型
中图分类号：
作者姓名：
卢文超;邱亮;熊光权;白婵;鉏晓艳;廖涛
作者机构：
武汉工程大学化学与环境工程学院,湖北武汉 430073;湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所,湖北省农产品辐照工程技术研究中心,农业农村部农产品冷链物流技术重点实验室,湖北武汉 430064
文献出处：
引用格式：
[1]卢文超;邱亮;熊光权;白婵;鉏晓艳;廖涛-.近红外光谱技术快速检测小龙虾新鲜度)[J].肉类研究,2022(06):36-41
A类：
B类：
近红外光谱技术,快速检测,小龙虾,新鲜度,化学计量学方法,品质分析,虾肉,绞碎,预处理方法,偏最小二乘法,组合算法,总挥发性盐基氮,total,volatile,basic,nitrogen,TVB,定量预测模型,采用标准,标准正态变量变换,一阶导数,方法模型,谱比,含量预测,交叉验证,实测值,检测准确率,预测能力
AB值：
0.234916
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