基于LF-NMR技术下3种猪肉水分含量预测模型的建立与比较

崔智勇; 丁杰; 徐艳; 姚婕; 李春保

doi:10.13386/j.issn1002-0306.2020.05.035

基于LF-NMR技术下3种猪肉水分含量预测模型的建立与比较

崔智勇¹,
丁杰²,
徐艳¹,
姚婕¹,
李春保^1, ,

1. 农业农村部肉品加工重点实验室, 教育部肉品加工与质量控制重点实验室, 江苏省肉类生产与加工质量控制协同创新中心, 南京农业大学食品科技学院, 江苏南京 210095;
2. 南京农业大学理学院, 江苏南京 210095

基金项目:

"低场核磁共振技术在肉品水分含量检测中的方法研究"(1818A02)。

国家仪器重大专项课题(2018YFC1602804)

详细信息

作者简介:
崔智勇(1998-),男,本科,主要从事肉品加工与质量控制研究,E-mail:18116227@njau.edu.cn。

通讯作者:
李春保(1978-),男,博士,教授,主要从事肉品加工与质量控制研究,E-mail:chunbao.li@njau.edu.cn。

中图分类号: TS251.7
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出版历程
- 收稿日期: 2019-05-26
- 网络出版日期: 2020-11-12
- 刊出日期: 2020-02-29

Establishment and Comparison of Three Kinds of Pork Water Content Prediction Models Based on LF-NMR

1. Key Laboratory of Meat Processing, MARA, Key Laboratory of, MOE, Jiangsu Collaborative, Innovation Center of Meat Production and Processing, Quality and Safety Control, College of Food science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China;
2. College of Science, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China

摘要

摘要: 本文研究低场核磁共振技术与肉中水分测量的预测模型,选取新鲜猪肉样品利用MesoMR23低场核磁分析实验仪器测定T₂弛豫特性,同时应用直接干燥法测定肉中实际水分含量,分别利用最小二乘法(LSE)、偏最小二乘法(PLSR)和主成分回归法(PCR)建立预测模型比较。结果表明:三种预测模型的决定系数R²均大于0.9。LSE、PLSR和PCR的预测集中,样品水分含量的预测值与参考值之间的决定系数分别为0.960、0.969和0.941,预测均方根偏差分别为0.048、0.048和0.104。因而,PLSR模型具有更好的预测结果。
- 低场核磁共振 /
- T₂弛豫特性 /
- 水分含量 /
- 多元拟合 /
- 偏最小二乘法
Abstract: The model study of moisture measurement in meat by LF-NMR was studied in this paper. The fresh pork sample was selected by MesoMR23 low field nuclear magnetic analysis instrument to determine the T₂ relaxation characteristics. At the same time,the direct moisture method was used to determine the actual moisture content in the meat. Multiplication,partial least squares(PLSR)and principal component regression(PCR)were used to establish prediction models. Results indicated that the decision coefficients R² of the three prediction models were all greater than 0.9. LSE,PLSR and PCR,the coefficient of determination between the predicted value of the sample moisture content and the reference value were 0.960,0.969 and 0.941,respectively,and the predicted root mean square deviations were 0.048,0.048 and 0.104,respectively. Therefore,the PLSR model has better prediction results.
- low-field nuclear magnetic resonance /
- T₂ relaxation characteristics /
- moisture content /
- multivariate calibration /
- partial least squares regression

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参考文献(0)

施引文献(6)

期刊类型引用(4)

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