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—— 中国食品杂志社
为了实现手机对冷却羊肉不同贮藏时间下不同部位的快速判别，本研究利用手机采集不同贮藏时间（0～12 d）下羊背脊肉、羊前腿肉和羊后腿肉样品的图像，提取不同颜色空间下的颜色均值和RGB颜色空间下的颜色矩等颜色特征并进行差异显著性分析，获得不同部位之间具有显著性差异的7 个颜色特征。根据不同部位之间颜色特征的差异性以及不同的颜色空间，选定4 种颜色特征组合作为模型输入，分别利用极限学习机（extreme learning machine，ELM）、支持向量机（support vector machine，SVM）和反向传播（back propagation，BP）神经网络进行羊背脊肉、羊后腿肉和羊前腿肉的分类比较研究。结果表明：以不同的颜色特征组合作为模型输入时，所建立的BP模型分类效果均优于SVM和ELM模型；当以12 个颜色均值特征作为输入时所建立的BP模型分类效果最优，该模型的训练集、交叉验证集和测试集的判别准确率分别为96.13%、95.11%、91.44%，可以实现对不同贮藏时间下不同部位羊肉的定性判别分析。上述研究为后续开发手机应用APP及利用手机实现对不同贮藏时间下冷却羊肉部位的快速判别分析提供了理论依据和技术支撑。
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