【摘 要】
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目的 利用高光谱成像技术结合机器学习, 建立一种快速检测鸡蛋中二十二碳六烯酸(docosa hexaenoic acid, DHA)与虾青素(astaxanthin, AST)含量的技术.方法 利用高光谱成像仪
【机 构】
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中国海洋大学食品科学与工程学院,青岛 266003上海海洋大学食品学院,上海 201306;中国海洋大学食品科学与工程学院,青岛 266003;青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋药物与生物制品功能实
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目的 利用高光谱成像技术结合机器学习, 建立一种快速检测鸡蛋中二十二碳六烯酸(docosa hexaenoic acid, DHA)与虾青素(astaxanthin, AST)含量的技术.方法 利用高光谱成像仪采集全蛋、去壳鸡蛋和蛋黄在400～1100 nm波长下的光谱数据, 并使用高效液相色谱及气相色谱测定鸡蛋的DHA与AST含量.将样本集划分为训练集和预测集, 分别采用Savitzky-Golay求导法、傅里叶变换法及小波变换法对原始光谱进行降噪处理.通过遗传算法对原始光谱及降噪后的光谱提取特征波长, 分别建立基于全蛋、去壳鸡蛋和蛋黄特征波长的鸡蛋中DHA、虾青素的偏最小二乘法、支持向量机、误差反向传播(back propagation, BP)人工神经网络预测模型.结果 在预测鸡蛋中DHA含量模型中, 基于蛋黄特征光谱的模型预测能力最强.其中, 一阶导数的差分步长为 5 的偏最小二乘法模型预测效果最好, 其训练集、预测集的决定系数分别为 0.999 与0.985.在预测鸡蛋中虾青素含量的模型中, 基于蛋黄特征光谱的预测能力最强.其中, 二阶导数的差分步长为8的支持向量机模型预测效果最好, 其中训练集、预测集的决定系数分别为0.942与0.960.结论 利用高光谱成像技术, 可以实现蛋黄中DHA和AST的快速检测.
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