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兩種近紅外光譜分辨率預測牛肉營養(yǎng)成分的比較研究

閱讀：483 發(fā)布時間：2014-08-07

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應用近紅外光譜技術在不同光譜分辨率下分析了同一批牛肉樣本的蛋白質、脂肪和水分含量。樣品取自16

頭西門塔爾雜交牛的14 個部位，宰后成熟48h，絞成肉糜狀后分別于不同分辨率1.6 和10.0nm 條件下進行近紅外光譜

掃描和化學成分測定。應用The Unscrambler 建模軟件，采用偏zui小二乘回歸技術( PLSR) ，通過交互驗證程序建立近

紅外數(shù)學模型，得到不同分辨率1.6 和10.0nm 條件下蛋白質的校正集相關系數(shù)R 分別為0.94 和0.93，交互驗證標準差

( RMSECV) 分別為0.49 和0.54; 脂肪R 分別為0.93 和0.92，RMSECV 分別為0.64 和0.76; 水分R 分別為0.87 和0.81，

RMSECV 分別為1.18 和1.26。研究結果表明，高光譜分辨率下的蛋白質、脂肪和水分模型精度要略優(yōu)于低光譜分辨率

所建模型。

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