基于近红外光谱技术的猪肉品质检测应用研究

摘要：

为研究一种快速有效的猪肉质量检测方法,解决传统检验方法耗时、成本高等问题,从市场上收集了109组猪肉样品,通过理化方法将其区分为健康猪肉和病死猪肉.使用FT-NIR光谱仪采集了样品的光谱,并对光谱进行去噪和降维处理.结果显示,光谱数据经过标准正态变换,结合多元散射校正处理和傅里叶变换降维后,建立了基于支持向量机的分类模型,5-折交叉验证准确率达到94.5％.结果表明,利用该方法可以很好地进行不同品质猪肉样品的分类,为用近红外光谱技术检测猪肉质量提供了依据和基础.

关键词：猪肉质量检测、近红外光谱分析、支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：O433.4;TP391.4(光学)

资助基金：中国博士后科学基金项目2014M551695;国家自然科学基金项目61492424

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：22-26,48