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文檔簡介
1、近紅外光譜分析技術,具有測試簡單、分析速度快、對檢測人員無專業(yè)要求、分析過程無污染,等優(yōu)點;已廣泛應用于石化、農業(yè)、食品、工業(yè)控制、醫(yī)學等多個領域,其應用范圍正在不斷拓展。目前,近紅外光譜分析技術在水產品領域的相關研究和應用非常有限。主要原因是水產品成分的復雜性及其高水分含量的特性,這導致光譜分析比較困難。本文以產自日本的便攜式近紅外儀(FQA-NIRGUN)作為硬件支持,研究水產品快速無損檢測的近紅外光譜分析方法,將近紅外光譜分析技術
2、的優(yōu)點應用到水產品中,為開發(fā)水產食品在線檢測儀器及加工機械設備的設計提供新的思路和理論支持。 1.近紅外光譜分析中最核心部分是建立穩(wěn)定、準確的定標模型。本文在數理統(tǒng)計的基礎上詳細推導近紅外多元線性模型的建立過程,分析其誤差來源:整理并修正不同近紅外分析模型的精度及有效性的評價方法。均方根誤差及殘差分析是最常用的統(tǒng)計方法。 2.研究養(yǎng)殖大黃魚脂肪含量及鮮度K值的近紅外快速檢測模型。掃描大黃魚整魚的近紅外吸收光譜,并采用標準
3、化學方法分析其粗脂肪含量及鮮度K值。分析不同光譜預處理方式下的光譜數據,以遺傳算法優(yōu)化選擇波長,并以PLS方法建立分析模型。結果表明:小波變換細節(jié)系數是具備快速提取有效信息的能力;遺傳算法可以有效找到同分析性質相關的波段;大黃魚脂肪含量的近紅外分析模型精度較高,穩(wěn)定性較好,可以用于實際檢測;其鮮度K值的分析模型也有較高的分析精度,可用于定量分析,但是同脂肪含量的分析模型相比有改進空間。 3.以紅娘魚魚糜為對象,研究水產加工制品的
4、近紅外快速分析模型。模擬市場上流通的魚糜制品配方、加工過程及貯藏方式,制作淀粉含量梯度明顯的魚糜制品,凍藏并解凍后掃描其近紅外光譜,采用不同方法預處理光譜數據,經遺傳算法優(yōu)化光譜波長,以PLS方法建立分析魚糜制品中淀粉及魚肉含量的定量模型。結果表明,利用同一光譜建立的有關淀粉及魚肉含量的近紅外分析模型,相對分浙誤差RPD都大于5,模型精度較高,穩(wěn)定性好,可以用于實際檢測,用近紅外光譜技術分析魚糜制品中淀粉及魚肉含量是切實可行的,且精度好
5、于天然水產樣品。 4.以MATLAB語言和環(huán)境為軟件支持,實現不同光譜數據前處理方式的運算。分析本實驗中最重要的兩個算法為偏最小二乘算法和遺傳算法。偏最小二乘法的實施是一個逐步提取有效信息的過程,避免了光譜模型建立過程中有效信息的多重共線性。遺傳算法能夠提供一個在復雜空間中進行魯棒搜索的方法,具有全局搜索的能力,在光譜分析中發(fā)揮了重要作用。同時,以MATLAB語言編寫相關程序,以實現所需算法,并列出了部分算法的源代碼,供有需者參
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