提取近红外光谱有效变量快速检测猪肉挥发性盐基氮,这篇近红外论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
近红外论文参考文献：
摘 要：以市售新鲜冷藏（4 ℃）猪肉为研究对象,采用蒙特卡洛-无信息变量消除算法和连续投影算法对原始近红外光谱的800 个波长变量进行提取,共筛选出与挥发性盐基氮含量直接和间接相关的有效波长变量36 个,并采用偏最小二乘法构建预测模型,验证集的相关系数和标准偏差分别为0.876 4和1.205 7 mg/100 g.
关键词：猪肉；蒙特卡洛-无信息变量消除算法；连续投影算法；挥发性盐基氮
Abstract： Total volatile basic nitrogen （TVB-N） content is an important reference index for evaluating pork freshness. This study attempted to measure the TVB-N content in pork meat using near infrared spectroscopy with Monte Calo uniformative variable elimination （MCUVE） and successive projections algorithm （SPA）. The results showed that 36 effective wavelength variables directly and indirectly related to the TVB-N content were selected with MCUVE and SPA from the 800 wavelength variables in the original NIR spectra of fresh chilled pork （at 4 ℃）, and the proposed partial least squares （PLS） model had good performance with correlation coefficient of prediction （Rp） of 0.876 4, and standard error of prediction （sEP） of
1.2057 mg/100 g, respectively.
Key words： pork； Monte Calo uniformative variable elimination； successive projections algorithm； total volatile basic nitrogen （TVB-N）
中图分类号：O657.33 文献标志码：A文章编号：1001-8123（2015）09-0025-05
猪肉食品是我国接受度最好,商业化最成熟的肉类食品,猪肉的品质对肉类食品工业的健康发展具有重要意义.猪肉的新鲜度是评价猪肉品质的一项重要指标,GB5009.44—2003《肉与肉制品卫生标准的分析方法》也规定,挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量是划分猪肉新鲜度等级的标准.一般来讲,TVB-N的测定方法采用半微量定氮法或微量扩散法,这种方法前处理繁琐、检测周期长、效率低、不能满足当今肉检过程的快速、无损、自动化的需求.
近红外光谱（near infrared spectroscopy,NIR）可记录样品中含氢基团（O-H、C-H、N-H、S-H等）分子中单个化学键的基频振动的倍频和合频信息[1],反应样品中对应化学成分的含量及变化,因此具有分析速度快、操作简便、非破坏性等优势,同时无需对样品进行预处理、可实现在线检测等特点,在农业、食品、医药等领域得到广泛应用[2-6].近年,采用近红外光谱检测技术快速无损检测肉制品挥发性盐基氮的研究较多,侯瑞峰等[7]用近红外漫反射光谱开展了猪肉新鲜度检测的研究,报道了该方法用于检测猪肉新鲜度的可行性；Cai等[8]采用偏最小二乘法（partial least squares,PLS）对全光谱信息变量建模,预测猪肉TVB-N值,预测效果良好,验证集相关系数为0.808 4；蔡健荣等[9]采用间隔偏最小二乘法（siPLS）对猪肉的TVB-N化学值建立预测模型,缩减了光谱的部分冗余信息,获得4 个有效波长变量范围,验证集相关系数为0.823 8；马世榜等[10]采用无信息变量消除（uninformative variable elimination,UVE）结合连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）提取了牛肉近红外光谱中的8 个有效波长的信息变量,并采用最小二乘支持向量机（least squares support vector machines,LS-SVM）构建了TVB-N的预测模型,验证集的相关系数为0.925,极大限度地减少了无用信息的干扰.目前,近红外光谱预测生鲜肉TVB-N的建模方法和变量选择,逐渐从全光谱信息变量转变成有效波段变量或有效波长变量,以提高模型的准确性和建模的效率,但采用变量选择方法提取与市售猪肉TVB-N相关的特征波长建立快速预测模型,并探讨提取的特征波长变量与预测模型的数量关系以及特征波长变量的物理意义的报道相对较少.本研究拟采用蒙特卡洛-无信息变量消除算法（Monte Calo uniformative variable elimination,MCUVE）和SPA相结合,提取猪肉TVB-N的特征波长变量并探讨其物理意义,进而提高市售猪肉TVB-N的PLS的光谱预测模型的精度和效率,为进一步开发快速使用的检测设备提供参考.
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
猪肉样品均为宰后排酸12 h的猪通脊肉,采购于北京大型商超.
扩散皿（6031-02A型） 日本柴田科学；无水碳酸钾、硼酸、*红、次*蓝、阿拉伯胶、甘油（均为分析纯） 国药集团化学试剂有限公司；0.010 mol/L盐酸标准滴定液 北京试剂国家化学试剂质检中心.
结论：关于近红外方面的论文题目、论文提纲、近红外成像论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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