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一种基于高光谱图像的熟牛肉TVB-N含量预测方法

文献类型： 中文期刊

作者： 田卫新 1 ; 何丹丹 1 ; 杨东 2 ; 陆安祥 1 ;

作者机构： 1.三峡大学计算机与信息学院

2.北京市农林科学院北京农业质量标准与检测技术研究中心

关键词： 高光谱成像;TVB-N含量;特征融合;支持向量回归;熟牛肉

期刊名称： 食品与机械

ISSN： 1003-5788

年卷期： 2016 年 32 卷 12 期

页码： 70-74

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 传统肉制品新鲜度检测方法具有耗时费力、效率低、有损等缺陷,提出利用高光谱成像(HSI)技术预测熟牛肉新鲜度指标挥发性盐基氮(TVB-N)含量。首先通过HSI系统获取熟牛肉样本的高光谱数据,并进行黑白校正。进而采用移动平均平滑和多元散射校正对高光谱数据进行预处理。最后采用支持向量回归(SVR)方法分别建立基于全光谱特征、单一光谱特征、单一纹理特征、主成分分析(PCA)融合特征对TVB-N含量的预测模型。结果显示,使用PCA融合特征的SVR模型,对新鲜度的关键指标TVB-N含量的平均预测准确度(APA)可达到85.13%,表明高光谱成像技术与信息融合技术相结合能够提升模型准确度。

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