近红外技术对不同动物来源肉掺假的检测

摘要：

采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、判别分析法,分别建立了牛肉和羊肉中掺杂其它动物肉的定性鉴别模型,根据鉴别准确率评价模型的预测性能.采用近红外光谱结合PCA、偏最小二乘法(PLS),建立了掺假物的定量检测模型,根据模型对预测集样品的预测均方差(RMSEP)以及预测值与实测值间的相关系数(r)验证模型的预测能力.结果,牛肉掺猪肉模型对训练集和预测集的鉴别准确率分别为97.86％和91.23％,羊肉掺猪肉模型对训练集和预测集的鉴别准确率分别为98.28％和92.98％,羊肉掺鸭肉模型对训练集和预测集的鉴别准确率分别为99.59％和93.97％,羊肉掺假模型对训练集和预测集的鉴别准确率分别为97.57％和90.76％.牛肉掺假定量模型对训练集的交互验证均方差(RMSECV)和预测集的RMSEP分别为3.87％和4.13％,r分别为0.9505和0.9134;羊肉掺假定量模型对训练集的RMSECV和预测集的RMSEP分别为4.48％和4.86％,r分别为0.9306和0.9082.表明近红外技术结合一定的化学计量学方法可实现不同动物来源肉掺假的鉴别,且能够对掺假物进行定量检测.

关键词：近红外光谱、肉类掺假、主成分分析法、判别分析法、偏最小二乘法

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分类号：TS201.7(食品工业)

资助基金：国家科技支撑计划2013BAD19B02;山东省自主创新及成果转化专项计划2014ZZCX02701.

在线出版日期：2015-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：316-319,334