摘要：目的以鲤鱼为研究对象，建立新鲜度近红外定量预测模型。方法利用近红外光谱仪进行鱼肉图谱的扫描并采用化学计量方法测定pH值、挥发性盐基氮（TVB-N），通过偏最小二乘法、偏最小二乘法和BP人工神经网络方法建立模型，并对模型进行优化验证。结果pH、TVB—N采用偏最小二乘法所建立的模型最优，且分别运用标准化、多元散射校正和标准化两种预处理方法最好，最优波段分别是1000～1799nm、1000～1350nm和1450～1799nm。同时，pH、TVB-N的定标相关系数分别是0．97283、0．98164，验证相关系数分别是0．6421、0．28053。结论得到了具有较高的预测能力和准确性的鲤鱼新鲜度定量预测模型。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 医药卫生科技> 医药卫生综合
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关键词：鲤鱼 近红外光谱技术 挥发性盐基氮 偏最小二乘法 bp人工神经网络
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