【摘 要】
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采用市场当日上架的生鲜牛肉外侧最长肌制作样本,在波长900～2300 nm内进行光谱检测和分析。利用基于粒子群算法（PSO）的聚类分析方法,对光谱信息进行优化以减少计算量,提高回归模
【基金项目】
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公益性行业（农业）科研经费资助项目（201003008）, “十二五”国家科技支撑计划资助项目（2012BAH04B00）
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采用市场当日上架的生鲜牛肉外侧最长肌制作样本,在波长900～2300 nm内进行光谱检测和分析。利用基于粒子群算法（PSO）的聚类分析方法,对光谱信息进行优化以减少计算量,提高回归模型精度。该算法以经过多元散射校正（MSC）、变量标准化（SNV）等方法预处理后的光谱信息作为目标矩阵,以波长为目标进行聚类,根据聚类结果对不同波段进行重新组合,并建立偏最小二乘回归（PLSR）模型。结果表明,利用PSO聚类分析方法在900～1 400 nm波段内获得的生鲜牛肉含水率预测模型最优,Rc=0.920 5,Rv=0.
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