考虑品种差异的冷鲜猪肉含水率高光谱信号补正算法

摘要：

为提高含水率高光谱校正模型对不同品种冷鲜猪肉样本的适用性，该文提出了1种品种敏感波段选择结合分段直接校正的高光谱信号补正方法。首先用主品种偏最小二乘回归模型和添加了7个从品种样本后更新模型的模型回归系数相对差异值，以此选出对品种敏感的波段，然后采用分段直接校正算法对选中波段的光谱信号补正，以消除品种差异对模型预测效果的影响。以猪肉含水率为检测指标，以零号土猪肉为主品种，以恩施山黑猪为从品种，经该算法补正后，主品种模型对从品种样本的预测均方根误差从补正前的1.42%减小到0.50%，预测决定系数从0.20提高到0.84,预测偏差比率（residual prediction deviation，RPD）从0.91提高到2.58。结果表明，该文提出的补正算法能显著提高零号土猪肉含水率模型对恩施山黑猪含水率的预测能力。

关键词：含水率、算法、光谱分析、品种差异、敏感波段、分段直接校正

分类号：O657.39;S123(分析化学)

资助基金：公益性行业农业科研专项201003008

在线出版日期：2014-02-22（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：272-278