【摘 要】
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利用近红外光谱技术检测猪肉在腐败过程中不同时刻的光谱,研究了猪肉新鲜度等级划分的可行性,并运用近红外OPUS软件建立了分析模型。为了更好地反映猪肉新鲜度等级,用SOM神经
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利用近红外光谱技术检测猪肉在腐败过程中不同时刻的光谱,研究了猪肉新鲜度等级划分的可行性,并运用近红外OPUS软件建立了分析模型。为了更好地反映猪肉新鲜度等级,用SOM神经网络聚类方法重新划分了总挥发性盐基氮(TVBN)国家标准等级,由原来的3个等级划分成5个等级标准。为了提高模型预测准确度,在选用一阶导数+矢量归一化(平滑点数为13)预处理方法基础上,在聚类分析前用主成分分析方法进行降维,使预测偏差减小,使样品预测正确率得到进一步提高,预测级别偏差减少,提高了模型预测能力。
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