滩羊肉中油酸和亚油酸含量的近红外预测模型建立

• 作者: 撒苗苗 李亚蕾 罗瑞明 赵珺怡
• 来源期刊: 肉类研究
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱技术 滩羊肉 油酸 亚油酸 间隔随机蛙跳算法 偏最小二乘回归模型
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: O657.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/rlyj1001-8123-20200520-128

摘要

基于近红外光谱技术结合化学计量学方法建立滩羊肉中油酸和亚油酸含量的预测模型.选取滩羊肉外脊、里脊、羊霖、羊腩共138份样本,在900?2 500 nm波长范围内,采集滩羊肉糜样品的近红外反射光谱,利用气相色谱法作为参考,测定样品中油酸和亚油酸含量,并建立滩羊肉中油酸和亚油酸含量的偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型.为优化模型性能,使用间隔随机蛙跳(interval random frog,IRF)算法进行数据降维处理.结果表明:对于油酸模型,经过标准正态变量变换结合一阶导数处理后的全波长模型相关性较高,校正相关系数(Rc)和交叉验证均方根误差(root mean square error of cross-validation,RMSECV)分别为0.889 5和10.251 5,预测相关系数(Rp)和预测集均方根误差(root mean square error of prediction set,RMSEP)分别为0.735 7和10.249 2,然而,经IRF算法提取92个特征波长后,Rc和Rp均低于全波长模型:对于亚油酸模型,使用多元散射校正处理后的全波长模型Re最大,为0.874 7,RMSECV为1.051 2,但其Rp和RMSEP较小,利用IRF算法提取102个特征波长后,建立的亚油酸模型相关性得到极大改善,其中Re最大达到0.991 2,相应的RMSECV为0.011 8,Rp为0.987 9,RMSEP为0.012 2.因此,近红外光谱技术结合IRF算法不能较好预测滩羊肉中油酸含量,但对亚油酸含量具有较好的预测能力.