作者：黄星奕,管超,丁然,吕日琴 单位：中国农业工程学会 出版：《农业工程学报》2015年第08期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYGU2015080400 DOC编号：DOCNYGU2015080409 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为了实现鱼类新鲜度的快速无损检测，该研究尝试利用嗅觉可视化与近红外光谱融合技术对鱼的挥发性盐基氮含量进行预测，从而评价其新鲜度。试验对象选用海鲈鱼，4℃冷藏待测。用主成分分析法对从可视化传感器阵列提取到的特征变量进行降维，用遗传算法结合偏最小二乘法对预处理后的近红外光谱特征变量进行筛选，将降维和筛选后的变量进行特征层融合。用支持向量回归算法分别建立基于嗅觉可视化、近红外光谱和多传感器信息融合技术的挥发性盐基氮含量预测模型。基于嗅觉可视化技术的模型的预测集决定系数R2 p为0.757，均方根误差RMSEP为6.755 mg/100g；基于近红外光谱技术的模型的决定系数R2 p为0.787，均方根误差RMSEP为6.186 mg/100g；而融合模型的决定系数R2 p为0.882，均方根误差RMSEP为4.585 mg/100g，与前两个模型相比，预测更准确。研究结果表明，利用嗅觉可视化和近红外光谱融合技术评价海鲈鱼新鲜度是可行的。

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