换一批基于近红外光谱构建虹鳟鱼营养成分快速检测模型
Construction of a rapid detection model for nutrient components of Oncorhynchus mykiss based near-infrared spectroscopy
摘要目的 基于近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIR)技术构建虹鳟鱼营养成分快速检测模型.方法 先采集200条虹鳟鱼NIR数据,再用国标方法测定每条虹鳟鱼3种营养成分(水分、脂肪和蛋白质)的含量,将NIR数据与营养成分数据一一对应,利用NIR结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立近红外快速检测模型,并筛选出最佳检测模型.结果 水分含量检测模型的预处理方法为多元散射校正(multiple scatter correction,MSC),波段为4000～10000 cm-1时,模型最优;脂肪含量检测模型预处理方法为标准正态变量变换(standard normal variable transformation,SNV),波段为 5000～7144 cm-1,7404～10000 cm-1 时模型最优;蛋白质含量检测模型的预处理方法为二阶导数(ds2)+SNV+Savitzky-Golay平滑(sg9),波段为4100～5100 cm-1,5400～9000 cm-1时模型最优,最优模型的Q值、校正模型相关系数、交互验证集相关系数均较大,校正集标准差和预测集标准误差互相接近,满足最佳建模原则.结论 使用未参与建模的预测集对最佳模型进行验证,跌出结果为预测值与真实值(国标方法测定值)的绝对偏差均不超过5.7％,说明该模型可用于虹鳟鱼3种营养成分的检测,可实现虹鳟鱼营养成分的无损、快速检测,节约检测成本,缩短检测周期.
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关键词
近红外光谱技术虹鳟鱼营养成分快速检测near-infrared spectroscopyOncorhynchus mykissnutritional componentsrapid detection
栏目名称
DOI
10.19812/j.cnki.jfsq11-5956/ts.20250409007
发布时间
2025-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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