基于支持向量回归的驴肉脂肪和蛋白质近红外检测模型优化

论文摘要

驴肉的脂肪含量低、蛋白质含量高,是一种营养价值较高的食用肉类.选择了40个不同个体和不同部位的驴肉鲜肉样品,采集了样品在4 000～12 500 cm-1光谱的近红外漫反射光谱,并使用索氏提取法和凯氏定氮法分别检测了样品的脂肪和蛋白质参考数据.分别使用主成分分析和偏最小二乘回归对肉块和肉糜2种类型的样品光谱数据进行了压缩,结合支持向量回归算法分别建立了驴肉脂肪和蛋白质的定量模型,并与偏最小二乘回归模型进行了性能比较,发现肉糜光谱使用主成分分析降维结合支持向量回归算法所建立的驴肉脂肪模型,以及肉块光谱使用偏最小二乘回归降维结合支持向量回归算法所建立的驴肉蛋白质模型定量结果最优,其交叉验证均方根误差和相对预测误差分别达到了0.058%、14.69以及0.111%、14.39.结果表明,近红外光谱结合主成分分析或偏最小二乘回归降维以及支持向量回归算法所建立的模型预测精度较高,可对驴肉的脂肪和蛋白质含量进行可靠的检测.

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料与试剂
•   1.2 仪器与设备
•   1.3 条件和方法
•     1.3.1 光谱采集条件和参考方法
•     1.3.2 算法和软件
• 2 结果与分析
•   2.1 光谱及脂肪、蛋白质测量结果
•   2.2 PLSR模型的建立及优化
•   2.3 不同降维方法SVR模型的建立与优化
•     2.3.1 PCA和PLSR降维结果
•     2.3.2 不同输入SVR模型的比较
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 牛晓颖,邵利敏,焦慎江,李晓灿,赵志磊

关键词: 驴肉,脂肪,蛋白质,近红外,支持向量回归

来源: 河北大学学报(自然科学版) 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,轻工业手工业

单位: 河北大学质量技术监督学院,河北农业大学机电工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(31201430),河北省自然科学基金资助项目(C2016201092)

分类号: O657.33;TS251.5

页码: 35-40

总页数: 6

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