【摘 要】
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本文通过将鸡肉蛋白质近红外光谱特性与组合间隔偏最小二乘法(Si PLS)、遗传算法(GA)相结合筛选校正模型的最佳建模光谱区域,旨在提高鸡肉冻干粉粗蛋白近红外定量预测模型的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31760487),云南省重大科技专项(2016ZA008),云南省现代农业禽蛋产业技术体系项目(2017KJTX0017),国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA100305).
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本文通过将鸡肉蛋白质近红外光谱特性与组合间隔偏最小二乘法(Si PLS)、遗传算法(GA)相结合筛选校正模型的最佳建模光谱区域,旨在提高鸡肉冻干粉粗蛋白近红外定量预测模型的预测精度和模型稳健性。以260个鸡腿肌冻干粉为研究对象,提取其中100个样品的蛋白质,在999.7~2502.3nm扫描腿肌冻干粉和腿肌提取蛋白冻干粉的NIRS,比较两光谱异同,根据腿肌提取蛋白冻干粉NIRS光谱特征及主成分分析(PCA)结果将全谱划分为10个建模光谱区,采用PLS建模,比较全谱建模与特征光谱组合区建模的优劣,筛选出基于
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