可見/近紅外技術與感官評價信息融合預測冷藏條件下羅非魚TVB-N的研究

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(1.北京農業信息技術研究中心,北京 100097; 2.天津科技大學電子信息與自動化學院，天津 300222; 3.國家農業信息化工程技術研究中心,北京 100097; 4.農產品質量安全追溯技術及應用國家工程實驗室,北京 100097)

可見/近紅外技術與感官評價信息融合預測冷藏條件下羅非魚TVB-N的研究

史策1,3,4,孫立濤1,2,錢建平1,3,4,韓帥1,3,4,范蓓蕾1,3,4,楊信廷1,3,4,*

(1.北京農業信息技術研究中心,北京 100097; 2.天津科技大學電子信息與自動化學院，天津 300222; 3.國家農業信息化工程技術研究中心,北京 100097; 4.農產品質量安全追溯技術及應用國家工程實驗室,北京 100097)

應用可見/近紅外光譜技術與感官評價信息融合實現冷藏條件下有鱗羅非魚不同部位魚肉揮發性鹽基氮(TVB-N)的預測。通過便攜式近紅外光譜儀采集有鱗羅非魚胸部、中部和尾部魚肉在340～1063 nm的光譜數據,分別采用卷積平滑法、變量標準化、一階(1st Der)和二階(2nd Der)導數進行光譜預處理,利用連續投影算法(SPA)提取羅非魚不同部位魚肉的特征波長,建立魚肉光譜與TVB-N偏最小二乘回歸(PLSR)模型,結果表明尾部魚肉的1st Der-SPA-PLSR模型預測均方根誤差(RMSEP)=1.1295 mg/100 g,預測相關系數(Rp2)=0.8998,預測結果高于其胸部和中部魚肉模型,并稍高于尾部魚肉全波段模型。因此,選擇尾部魚肉作為羅非魚光譜采樣區域。為進一步提高模型預測準確性,將尾部魚肉特征光譜數據與感官評價進行信息融合。通過對比尾部魚肉光譜、尾部魚肉光譜與感官評價融合的SPA-PLSR、SPA-BP神經網絡和SPA-偏最小二乘支持向量機(LS-SVM)模型,結果表明,尾部光譜和感官評價信息融合的SPA-LS-SVM模型預測結果為RMSEP=0.9701 mg/100 g,Rp2=0.9255,能更準確預測羅非魚冷藏條件下TVB-N變化。……