領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
為實(shí)現(xiàn)明蝦中揮發(fā)性鹽基氮（total volatile basic nitrogen，TVB-N）含量的快速預(yù)測(cè)，采用近紅外光譜和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)獲取明蝦圖譜特征信息，融合圖譜特征信息構(gòu)建預(yù)測(cè)明蝦中TVB-N含量的支持向量機(jī)模型。獲取明蝦4 ℃貯藏0～12 d共51 個(gè)樣品的光譜信息和圖像信息，同時(shí)參照GB 5009.228—2016《食品中TVB-N的測(cè)定》方法測(cè)定其TVB-N含量。結(jié)果表明，利用350～1 000 nm和940～1 650 nm雙波段融合的光譜特征信息，并對(duì)其進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)的預(yù)處理，同時(shí)采用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)算法挑選特征波長(zhǎng)后建立的模型效果較好，其預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)（correlation coefficient in the prediction set，Rp）為0.968 7，驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)分析誤差（standard error of prediction，SEP）為10.56 mg/100 g，相對(duì)分析誤差（relative percent deviation，RPD）為3.38；利用圖像特征信息所構(gòu)建的模型效果較差，Rp為0.933 5，SEP為19.79 mg/100 g，RPD為1.74。最后，融合特征圖譜信息構(gòu)建TVB-N含量的預(yù)測(cè)模型，相比其他2 種方法，該模型精度和穩(wěn)定性都得到了提高，其Rp為0.988 4，SEP為7.51 mg/100 g，RPD為6.29。該結(jié)果證實(shí)近紅外光譜技術(shù)結(jié)合機(jī)器視覺(jué)方法預(yù)測(cè)明蝦中TVB-N含量的潛力，為分析評(píng)價(jià)明蝦在冷藏過(guò)程中新鮮度的變化規(guī)律提供了快速檢測(cè)技術(shù)。
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