不同分集方法对牛肉嫩度高光谱检测模型的比较

• 作者: 姚雪东 朱荣光 段宏伟 王龙 许程剑
• 来源期刊: 食品与发酵工业
• 关键词: 高光谱图像(HSI) 牛肉嫩度 分集方法 SPXY
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 分析与检测
• 页码范围: 189-192
• 页数: 4页
• 字数: 3087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201604034

摘要

选用牛肉嫩度作为研究对象,开展了4种不同样品集划分方法的选取对其高光谱模型的影响研究.首先选取了70个具有代表性的牛肉样品并提取其肌肉感兴趣区域(ROIs)的光谱,比较分析了浓度梯度法(C-G)、随机法(R-S)、Kennard-Stone(K-S)和光谱-理化值共生矩阵法(SPXY)获取的校正集建立的牛肉嫩度PCR和PLSR模型效果.结果表明:在PCR和PLSR中,SPXY均为最适的样品分集方法,并且4种样品集划分方法下的PLSR模型效果均较优.最优模型SPXY-PLSR校正集的相关系数(Rcal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.94和0.48,预测集的相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)分别为0.93和0.63.研究表明SPXY方法结合高光谱PLSR模型能够实现牛肉嫩度的快速无损检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许程剑	石河子大学食品学院	39	157	7.0	9.0
2	姚雪东	石河子大学机械电气工程学院	13	131	7.0	11.0
3	朱荣光	石河子大学机械电气工程学院	33	185	8.0	12.0
4	王龙	石河子大学机械电气工程学院	6	25	4.0	5.0
5	段宏伟	石河子大学机械电气工程学院	7	52	6.0	7.0