基于衰减全反射红外光谱(ATR-MIR)的混合鱼糜及其制品的鉴别分析研究（英文）

利用ATR-MIR光谱分析技术对掺杂了不同水平带鱼糜的鲢鱼糜进行了分类。文中采用了五种化学计量学方法(SIMCA,KNN,SVR,PLS-DA和ID3决策树)分别结合ATR-MIR光谱数据建立判别模型,并对各个分类模型性能和分类效果进行了分析和比较。结果表明:无论是对生鱼糜样品进行鉴别还是对其熟制品进行鉴别,基于SIMCA方法建立的分类模型都获得了较好的分类效果。对鱼糜制品和生鱼糜正确分类率分别达到了96.59%和96.43%,相应的交互验证均方根误差(RMSECV)值分别为:0.185 7和0.1898,相关系数r值达到了0.988 0和0.994 1。这表明ATR-MIR结合化学计量学方法可以对掺假的鲢鱼糜进行鉴别,也表明ATR-MIR在鱼糜品质监测方面具有很广阔的应用前景。