原料肉中掺大豆蛋白的近红外检测技术的研究 Study on near infrared spectroscopy determination of soybean protein in raw meat.pdfVIP

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2017-12-16 发布于上海
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原料肉中掺大豆蛋白的近红外检测技术的研究 Study on near infrared spectroscopy determination of soybean protein in raw meat.pdf

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原料肉中掺大豆蛋白的近红外检测技术的研究 Study on near infrared spectroscopy determination of soybean protein in raw meat

2010年第10期由凑二监夸产品开发·试验研究夺总第354期 MEATINDUSTRY 原料肉中掺大豆蛋白的近红外检测技术的研究杨志敏丁武+ 西北农林科技大学食品科学与工程学院陕西杨凌712100 摘要探讨了利用近红外光谱技术快速、准确地进行原料肉中是否掺大豆蛋白鉴别的可行性。首先以原料肉和掺假肉为原料。利用近红外光谱仪测定样品的漫反射光谱曲线，再应用Fisher线性判别分析和偏最小二乘法对试验数据进行了多元统计分析。分析结果表明，利用Fisher判别分析建立的判别模型的正确判别率达到100％，对未知样进行检验，正确判别率达到86．1％；最后利用偏最小二乘法(PI_S)建立大豆蛋白掺入量的定量检测模型，校确的的鉴别是可行的。关键词近红外原料肉掺假肉 Fisher两类判别法偏最小二乘法 onnearinfrared determinationof inrawmeat Study spectroscopy soybeanprotein Abstract of identificationinrawmeat nearinfrared Feasibilityinvestigatingsoybeanprotein using wasstudiedinthis meatandadulteratedmeatwerecollectedasrawmate- spectroscopy paper．Firstly，raw all near—infrared toscanthe couldthe datawere data，then rial．Using spectroscopysamplesget spectrum Fisherdiscriminantand least resultsindicatedtheaccura· analyzedby analysispartialsquare(PLS)．The ofdetectionofcalibrationWas theunknowntest weretestedthismodel cy samples100％，then samples by andthecorrectidentificationratewas86．1％．At least modelfor thecontent last．partialsquare detecting addedtorawmeatwas with correlation of set soybeanprotein up goodveracity．Predictivecoefficient(R2) ofthisPLS rootmean errorof ofthecontentofsoybean modelWas93．4％．whilethe square cross protein 2．45％．ThenthemodelWas revealedthatR2for validation(RMSECV)Was tested