对二维相关光谱在鱼糜品质检测中的可行性进行了分析。 利用二维相关技术结合中红外光谱技术对冻融处理后白鲢鱼糜蛋白二级结构变化进行了分析。 在冻融次数和温度双重外扰的作用下对样品进行了分析。 以冻融次数为外扰的二维相关光谱分析结果揭示了鱼糜蛋白二级结构的变化顺序： α-螺旋结构、 分子内聚集的β-折叠结构→反平行的β-折叠结构→羰基结构； 基于温度外扰的二维相关光谱分析结果表明： 冻融处理1次和2次后鱼糜蛋白二级结构变化轻微。 而冻融处理3次之后鱼糜蛋白二级结构已遭到严重破坏。 结果分析还发现： 外扰温度为45℃时， 温度对羰基的影响比大大小于冻融循环对鱼糜蛋白二级结构的影响。 以上结果说明二维相关光谱技术可以探测并直观的反应出鱼糜蛋白二级结构变化程度。 如果能将这种变化程度量化， 则可以利用该技术对鱼糜新鲜度等品质进行快速检测。

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0.189 8, 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。

利用近红外光谱技术,对冷冻和解冻状态的不同等级白姑鱼糜进行等级评定.采用一阶导数法和标准正态变量变换法进行光谱预处理,再对预处理后的数据进行主成分分析,以主成分分析-马氏距离模式识别方法建立不同等级白姑鱼糜的等级评定模型,并对7项理化指标(水分、蛋白质、粗脂肪、盐溶性蛋白、凝胶强度、持水率和白度值)进行了测定.结果表明,主成分分析可以将三个等级白姑鱼糜较好地区分开;冷冻状态白姑鱼糜建立的等级评定模型效果优于解冻状态白姑鱼糜,前者的综合预测正确率为96.3%,后者的综合预测正确率为83.3%;三个等级白姑鱼糜的理化指标存在一定的差异.研究表明,近红外光谱技术可以快速无损评定白姑鱼糜等级。

通过拟合带鱼糜及其鱼糕制品的近红外漫反射光谱与建立近红外的定量模型, 用于带鱼糜及其鱼糕制品中磷酸盐含量的快速无损检测。 以定标集和验证集的相关系数(rC, rV)及标准误差(SEC, SEP)作为评价模型优劣的根据。 结果表明, 采用偏最小二乘法(PLS)所建立的模型效果最佳, 带鱼糜及其鱼糕制品的定标模型的相关系数分别为0.983和0.960, 预测标准误差分别为0.032和0.101; 验证集的相关系数分别为0.951和0.954, 预测标准误差分别为0.058和0.097。 利用近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其鱼糕制品中的磷酸盐含量是可行的。

采用支持向量机(support vector machine, SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型, 并采用独立样本集进行了预测。 光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、 标准正态变换(SNV)、 多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后, 用偏最小二乘(PLS)降维处理, 取前15个投影变量为自变量。 获得水分模型的校正相关系数Rc、 预测相关系数Rv、 定标标准差SEE、 预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数Rc、 预测相关系数Rv、 定标标准差SEE、 预测标准差SEP, 有较好的预测准确性。 基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。