基于近红外光谱技术的淡水鱼品种快速鉴别.pdf

文档介绍：第 30 卷第 1 期农业工程学报
2014 年 1月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jan. 2014 253
基于近红外光谱技术的淡水鱼品种快速鉴别
徐文杰 1,2,刘茹 1,2,洪响声 3,熊善柏 1,2※
(1. 华中农业大学食品科学技术学院,武汉 430070; 2. 国家大宗淡水鱼加工技术研发分中心(武汉),武汉 430070;
3. 华中农业大学水产学院,武汉 430070)

摘要:为探索淡水鱼品种的快速鉴别方法,该文应用近红外光谱分析技术,结合化学计量学方法,对 7 种淡水
鱼品种的判别分类进行了研究。采集了青、草、鲢、鳙、鲤、鲫、鲂等 7 种淡水鱼,共 665 个鱼肉样品的近红外
光谱数据,经过多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、正交信号校正(orthogonal signal correction,
OSC)、数据标准化(standardization,S)等 20 种方法预处理,在 1 000~1 799 nm 范围内分别采用偏最小二乘法
(partial least square,PLS)、主成分分析(ponent analysis,PCA)和 BP 人工神经网络技术(back
propagation artificial work,BP-ANN)、偏最小二乘法和 BP 人工神经网络技术对 7 种淡水鱼原始光谱数
据进行了鉴别分析。结果表明,近红外光谱数据,结合主成分分析和 BP 人工神经网络技术建立的淡水鱼品种鉴
别模型最优,模型的鉴别准确率达 %,对未知样本的鉴别准确率达 %。模型具有较好的鉴别能力,采用
该方法能较为准确、快速地鉴别出淡水鱼的品种。
关键词:近红外光谱,主成分分析,鱼,偏最小二乘,人工神经网络,品种,鉴别
doi:.1002-
中图分类号:; 文献标志码:A 文章编号:1002-6819(2014)-01-0253-09
徐文杰,刘茹,洪响声,等. 基于近红外光谱技术的淡水鱼品种快速鉴别[J]. 农业工程学报,2014,30(1):
253-261.
Xu Wenjie, Liu Ru, Hong Xiangsheng, et al. Discrimination of freshwater fish varieties based on near-infrared spectra[J].
Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(1): 253-261. (in
Chinese with English abstract)

学计量学方法,分别建立了不同品种的苹果[17]、茶
0 引言
叶[18]、转基因番茄[19]、大米[20]、糖类[21]、