为提高生鲜羊肉储存期内(4,8和20℃环境)挥发性盐基氮(TVB-N)的近红外光谱(NIR)检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤.以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680～2600 nm波段的近红外光谱.以多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等散射校正方法,Savitzky-Go-lay卷积平滑(SGS)、移动平均平滑(MAS)等平滑处理方法,以及归一化(Normalization)、中心化(Center-ing)、标准化(Autoscaling)等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法(PLS)预测模型.比较发现SGS处理的光谱建模效果最好.利用蒙特卡洛采样(MCS)法及马氏距离法(MD)消除了羊肉光谱的5个异常数据.运用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法划分总样本的75％(87个)为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)、改进的无信息变量消除法(IUVE)和连续投影算法(SPA)提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15.将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能.改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升.以提取的特征波长建立PLS,支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数(R2C)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.9391和1.4267,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数(R2V)和验证均方根误差(RMSEV)分别为0.8568和1.8862.基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期T VB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的T VB-N浓度提供技术支持.
近红外光谱 挥发性盐基氮 特征光谱 偏最小二乘法 支持向量机