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
采用太赫茲（terahertz，THz）光譜分析技術(shù)無損檢測豬肉的新鮮度K值，但水會強烈吸收THz波，從而嚴重影響THz波對肉的檢測。考察預(yù)處理方法對削弱水的干擾、提升THz光譜檢測豬肉K值的模型性能的影響。分別采用多元散射校正、標準正態(tài)變量變換、一階微分、二階微分4?種預(yù)處理方法對衰減全反射光譜進行預(yù)處理，基于反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸算法建立豬肉K值的THz光譜預(yù)測模型，比較研究4?種預(yù)處理方法后的模型預(yù)測精度。研究表明：一階微分預(yù)處理方法效果最好，能夠消除光譜基線漂移，提高光譜質(zhì)量。與原始光譜相比，模型的預(yù)測集相關(guān)系數(shù)（Rp）從0.34提高到0.75，預(yù)測集均方根誤差從20.24%降低到14.36%。因此，選擇合適的光譜預(yù)處理技術(shù)對提高模型預(yù)測精度非常重要，采用一階微分預(yù)處理后的THz光譜數(shù)據(jù)建立反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠無損檢測豬肉的新鮮度K值。
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