两种近红外光谱分辨率预测牛肉营养成分的比较研究

• 作者: 刘晓晔 吴伟 孙宝忠 毛雪飞 汤晓艳 王敏
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 近红外光谱 预测 蛋白质 脂肪 水分
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 302-305
• 分类号: TS251.7
• 语种: 中文

摘要

应用近红外光谱技术在不同光谱分辨率下分析了同一批牛肉样本的蛋白质、脂肪和水分含量.样品取自16头西门塔尔杂交牛的14个部位,宰后成熟48h,绞成肉糜状后分别于不同分辨率1.6和10.0nm条件下进行近红外光谱扫描和化学成分测定.应用The Unscrambler 建模软件,采用偏最小二乘回归技术(PLSR),通过交互验证程序建立近红外数学模型,得到不同分辨率1.6和10.0nm条件下蛋白质的校正集相关系数R分别为0.94和0.93,交互验证标准差(RMSECV)分别为0.49和0.54;脂肪R分别为0.93和0.92,RMSECV分别为0.64和0.76;水分R分别为0.87和0.81,RMSECV分别为1.18和1.26研究结果表明,高光谱分辨率下的蛋白质、脂肪和水分模型精度要略优于低光谱分辨率所建模型.