基于近红外光谱技术的鲢鱼营养成分的快速分析

• 作者: 刘欢 徐文杰 熊善柏 陈东清
• 来源期刊: 食品安全质量检测学报
• 关键词: 近红外光谱 鲢鱼 营养成分 偏最小二乘 主成分分析 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 本期重点:持久性有机污染物研究
• 页码范围: 516-527
• 页数: 12页
• 字数: 7669字
• 语种: 中文

摘要

目的：通过采集鲢鱼的近红外光谱数据和测定鱼肉营养成分含量探索鲢鱼营养成分的快速分析方法。方法采集254个鲢鱼鱼肉样品的近红外光谱数据，经过多元散射校正、正交信号校正、数据标准化等20种方法预处理，在1000~1799 nm光谱范围内，结合化学实测值分别采用偏最小二乘法、主成分分析和BP人工神经网络技术、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立鲢鱼营养成分近红外定量模型。结果鲢鱼鱼肉粗蛋白含量为12.05%~19.05%，粗脂肪含量为0.24%~5.27%，水分含量为72.62%~80.58%，灰分含量为0.46%~1.50%，数据范围较大，可满足建模要求。在3种建模方法中，近红外光谱数据结合偏最小二乘法建立的鲢鱼营养成分模型最优，所得的粗蛋白、粗脂肪、水分和灰分的近红外定量模型的相关系数分别为0.9969、0.9925、0.9831和0.9976。结论采用近红外光谱数据和偏最小二乘法建立的模型具有较好的预测能力，能较为准确、快速地分析出鲢鱼鱼肉粗蛋白、粗脂肪、水分和灰分的含量。