基于高光谱的云岭牛雪花牛肉氨基酸含量预测

来源：湖北农业科学杂志2024年第7期北京时间：

作者：罗爽2,3, 杨林楠2,3, 张丽莲2,3, 彭琳2,3, 李佩杉2,3, 郜鲁涛2,3

单位：1.云南农业大学, a.大数据学院;b.食品科学技术学院,昆明 650201; 2.云南省农业大数据工程技术研究中心,昆明 650201; 3.云南省绿色农产品大数据智能信息处理工程研究中心,昆明 650201

摘要：为建立一种基于高光谱成像技术结合机器学习的雪花牛肉氨基酸含量无损、快速测定的方法,采集云岭牛5个等级100组的雪花牛肉分别在400~1 000 nm和900~2 500 nm波段高光谱数据,使用JJG1064-2011标准氨基酸分析仪测定样本中17种氨基酸含量;采用一阶差分（1st Derivative,D1）进行高光谱数据预处理,使用连续投影算法（Successive projection algorithm,SPA）提取特征波段。采用决策树（Decision trees）、支持向量机（Support vector machine,SVM）、岭回归（Ridge regression）、偏最小二乘回归（Partial least squares regression,PLSR）以及卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）5种方法预测氨基酸含量。结果表明,结合D1预处理、SPA特征提取建立CNN模型在预测氨基酸含量方面表现最佳,其均方误差（Mean squared error,MSE）为0.010 3,平均绝对误差（Mean absolute error,MAE）为0.082 2,决定系数（Coefficient of determination,R2）为0.898 5。

关键词：高光谱成像技术,云岭牛雪花牛肉,氨基酸,预测模型

基金资助：云南高原优质肉牛产业智能化管理研究与示范项目（202102AE090009）; 云南省基础研究专项-面上项目（202101AT070248）