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两批次番茄炒蛋蛋白质近红外光谱检测模型的维护方法

文献类型： 中文期刊

作者： 邢淑娟 1 ; 曹凯 1 ; 魏文松 1 ; 艾鑫 1 ; 张春江 1 ;

作者机构： 1.中国农业科学院农产品加工研究所

关键词： 近红外光谱;不同批次样本;模型传递;PDS-MP-S/B

期刊名称： 红外

ISSN： 1672-8785

年卷期： 2022 年 007 期

页码： 41-48

摘要： 为解决光谱数据差异导致模型不稳定的问题，研究了不同批次中式菜肴营养素含量预测模型的传递方法。以间隔3个月制作的番茄炒蛋样本为例，采集光谱数据并利用理化方法测定蛋白质含量（每批次120个样本）;选择预测效果较好的第二批次模型作为主模型，将分段直接标准化（Piecewise Direct Standardization, PDS）算法、模型更新（Model Updating, MP）和斜率/截距（Slope/Bias, S/B）修正法联合（PDS-MP-S/B）用于菜肴类模型传递，分析不同PDS窗口数和标准集数对预测结果的影响。当PDS窗口数为11且标准集数为100时，PDS-MP-S/B算法对蛋白质含量的预测结果明显优于无模型传递和单独使用3种算法时，预测模型的预测集决定系数R~2（Pred）为0.9628,相对预测偏差（Relative Prediction Deviation, RPD）为5.6731,预测均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP）为0.3157。从光谱、模型、结果三个方面实现了模型传递，提高了模型的通用性，减少了建模成本，为中式菜肴的快检提供了理论支持。

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