中红外光谱预测牛奶及奶产品成分含量的 回归模型及其特点

• 作者: 万平民 任小丽 张淑君 张震 潘中保 闫磊 阮健 陈焱森
• 来源期刊: 中国奶牛
• 学科: 农学
• 关键词: 牛奶 奶产品 MIR 回归模型 建模方法
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: S8-1
• 字数: 3622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19305/j.cnki.11-3009/s.2019.05.001

摘要

牛奶中各种成分含量是影响牛奶品质的重要因素,也是决定其价格的重要因素之一,高品质的牛奶和奶产品往往对人们的健康具有重要的意义.而具有高效低成本的中红外光谱(MIR)已逐渐成为奶产品品质检测的有效新方法.十多年来,欧美发达国家已利用MIR建立了牛奶和奶产品中脂肪酸、蛋白质、矿物质等成分含量预测模型,并投入生产使用.然而,我国在利用MIR预测牛奶中成分的研究较晚、没有得到有效应用.在建立模型的过程中,可选择较多的建模方法,其中回归建模方法的正确选用是决定模型预测能力的关键所在,而正确的预测方法往往意味着更高的预测精度和更强的泛化能力.偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、人工神经网络(ANN)以及贝叶斯回归(Bayes-R)因为其各自不同的优点已成为目前使用较多的几种预测方法.本文对这些方法及其特征进行介绍和总结.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张震		24	40	3.0	5.0
2	闫磊		15	12	2.0	3.0
3	阮健	华中农业大学动物遗传育种与繁殖教育部实验室	1	1	1.0	1.0
4	陈焱森	华中农业大学动物遗传育种与繁殖教育部实验室	3	1	1.0	1.0
5	万平民		3	2	1.0	1.0
6	潘中保		2	3	1.0	1.0
7	任小丽		10	11	2.0	3.0