【摘 要】
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本文以牛奶中蜡样芽孢杆菌污染度的检测为研究对象,应用高光谱成像技术,结合图像处理技术、光谱分析技术和化学计量技术,探索了构建牛奶中蜡样芽孢杆菌污染度预测模型的可行
【基金项目】
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天津市科技计划项目(13JCYBJC25700);天津农学院高校教师教育改革创新引导发展项目(20170201)
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本文以牛奶中蜡样芽孢杆菌污染度的检测为研究对象,应用高光谱成像技术,结合图像处理技术、光谱分析技术和化学计量技术,探索了构建牛奶中蜡样芽孢杆菌污染度预测模型的可行性。应用图像处理技术选取样品分析区域,采用能量值(Energy)纹理特征函数降维处理高光谱数据并得到其特征值,建立了蜡样芽孢杆菌的PLS预测模型,模型中校正集与预测集的相关系数分别为0.9231和0.9054,RMSEC(校正均方根误差)和RESEP(预测均方根误差)分别为0.7336和0.8139。分析表明,PLS预测模型仅能对牛奶中蜡样芽孢杆菌进行高低浓度的鉴定。因此,提出了二维相关技术结合N-PLS构建预测模型的方法,N-PLS预测模型中校正集与预测集的相关系数分别为0.9999和0.9984,RMSEC和RESEP分别为0.022和0.0928。结果表明,N-PLS预测模型精度较高,能够对牛奶中蜡样芽孢杆菌实现定量分析。
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