領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
以市售新鮮冷藏（4 ℃）雞胸肉為研究對象，采集雞胸肉表面的高光譜（400～1 100 nm）圖像信息，采用偏最小二乘回歸（partial least square regression，PLSR）建立菌落總數(shù)預(yù)測模型，采用不同預(yù)處理方法提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，實現(xiàn)快速無損檢測生鮮雞胸菌落總數(shù)的目的。結(jié)果表明：標(biāo)準(zhǔn)變量變換（standardnormalized variate，SNV）預(yù)處理后，模型性能最佳。模型的校正標(biāo)準(zhǔn)差（standard error of calibration，sEC）和驗證標(biāo)
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