基于LF NMR技术下3种猪肉水分含量预测模型的建立与比较

摘要：

本文研究低场核磁共振技术与肉中水分测量的预测模型,选取新鲜猪肉样品利用MesoMR23低场核磁分析实验仪器测定T2弛豫特性,同时应用直接干燥法测定肉中实际水分含量,分别利用最小二乘法(LSE)、偏最小二乘法(PLSR)和主成分回归法(PCR)建立预测模型比较.结果表明:三种预测模型的决定系数R2均大于0.9.LSE、PLSR和PCR的预测集中,样品水分含量的预测值与参考值之间的决定系数分别为0.960、0.969和0.941,预测均方根偏差分别为0.048、0.048和0.104.因而,PLSR模型具有更好的预测结果.

关键词：低场核磁共振、T2、弛豫特性、水分含量、多元拟合、偏最小二乘法

所属期刊栏目：41

分类号：TS251.7(食品工业)

资助基金：国家仪器重大专项课题2018YFC1602804;"低场核磁共振技术在肉品水分含量检测中的方法研究"1818A02

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：215-220,226