【摘 要】
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以市售新鲜冷藏（4℃）鸡胸肉为研究对象,采集鸡胸肉表面的高光谱（4001 100 nm）图像信息,采用偏最小二乘回归（partial least square regression,PLSR）建立菌落总数预测模型,采用不同
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAD04B05)
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以市售新鲜冷藏（4℃）鸡胸肉为研究对象,采集鸡胸肉表面的高光谱（4001 100 nm）图像信息,采用偏最小二乘回归（partial least square regression,PLSR）建立菌落总数预测模型,采用不同预处理方法提高模型的预测准确性和稳健性,实现快速无损检测生鲜鸡胸菌落总数的目的。结果表明:标准变量变换（standard normalized variate,SNV）预处理后,模型性能最佳。模型的校正标准差(standard error of calibration,sEC)和验证标准差(standard error of prediction,sEP)分别为0.40和0.57,sEP/sEC为1.08,校正集相关系数（correlation coefficient of prediction,RC）和验证集相关系数（correlation coeffic ient of prediction,RP）分别为0.93和0.86;且应用最佳模型可有效预测样品菌落总数的分布地图。
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