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—— 中国食品杂志社
采用近红外光谱技术结合化学计量学方法实现鸡肉火腿肠水分、脂肪及蛋白质含量预测。制备鸡肉火腿肠120 根，在4 000～10 000 cm－1波段采集其近红外光谱数据。为去除光谱噪声，采用Savitzky-Golay平滑预处理对光谱数据进行降维，剔除6 个异常样本，采用114 个样本进行建模分析。样品集按7∶3划分，随机选取80 个样本作为校正集，其余34 个样本作为预测集。基于主成分分析（principal component analysis，PCA）降维后，采用偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）法分别构建鸡肉火腿肠水分、脂肪和蛋白质定量模型。结果表明，水分含量PLSR模型的预测集决定系数（determination coefficient of prediction，R2p）为0.914、预测集均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）为0.673、相对分析误差（ratio of prediction to deviation，RPD）为2.468；脂肪含量PLSR模型的R2p为0.929、RMSEP为0.068、RPD为2.699；蛋白质含量PLSR模型的R2p为0.873、RMSEP为0.504、RPD为2.048。综上，近红外光谱技术结合PCA与PLSR具有较好的预测能力，可实现鸡肉火腿肠主要营养成分的快速无损检测。
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