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—— 中國食品雜志社
為探究二維相關同步光譜優(yōu)選生鮮肉新鮮度特征變量的可行性，采集生鮮豬肉在1～15 d共58 個樣品的可見-近紅外反射光譜信息，并參照國標方法測定其揮發(fā)性鹽基氮值（total volatile basic nitrogen，TVB-N）。然后，以TVB-N為“外界擾動”，選擇10 條代表性光譜并進行包絡線去除，結(jié)合光譜差異選取了7?個子區(qū)間。通過對每個子區(qū)間作二維相關分析，解析其二維相關同步譜和自相關譜，獲取與TVB-N變化密切相關的敏感變量。最后，利用所選特征變量，分別基于原始、標準正態(tài)變量變換預處理和歸一化預處理的光譜，建立豬肉新鮮度的支持向量機（support vector machine，SVM）判別模型。結(jié)果表明，利用二維相關光譜分析共提取到17?個特征波長，僅占總變量個數(shù)的1.61%，建立的SVM模型總體正確率分別為94.83%、98.28%和98.28%。這表明所建立的模型具有較好的判別效果，也說明二維相關分析用于篩選與生鮮肉新鮮度相關特征變量的方法是可行的。這有利于解析生鮮肉在腐敗變質(zhì)過程中的光譜特征信息變化，也為近紅外光譜分析中變量篩選提供了一種新的思路。
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