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溢花飞雪木虫 (小有名气)
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肉制品检测仪器+摘要+食品或畜牧专业+100金币
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The meat industry, animal breeding programmes and consumer expectations regarding meat-product labelling require fast screening techniques for the determination of meat quality. The potential of Near Infrared Spectroscopy (NIRS) for this purpose has been clearly demonstrated. This paper reports on the development, validation and updating of NIRS models for the routine analysis of ground Iberian pork muscles (gluteus medius, masseter, longissimus dorsi and spinalis dorsi). Modified Partial Least Squared (MPLS) calibration models were obtained to predict fat, moisture and protein content. The method employed was based on the use of different Mahalanobis distances for the recalibration of models,enabling the number of recalibration samples to be reduced. The final recalibrated models displayed a Standard Error of Cross-Validation (SECV) of 0.35% and a Determination Coefficient of Cross-Validation eR2 CVT of 0.99 for fat; values for moisture were SECV = 0.46% and R2 CV ? 0:97; while for protein were SECV = 0.52% and R2 CV ? 0:90, indicating good spectral matching even for muscle types not included in the calibration.  |
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fjtony163
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【答案】应助回帖
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溢花飞雪(金币+5, 翻译EPI+1): 感谢回帖，不是很满意，我自己翻译了一下，贴在下面，请指教 2011-10-25 15:47:13
爱与雨下(金币+2): 2011-10-25 20:02:01
sltmac(金币+10): 再加10个金币 2011-10-26 18:14:34
溢花飞雪(金币+5, 翻译EPI+1): 感谢回帖，不是很满意，我自己翻译了一下，贴在下面，请指教 2011-10-25 15:47:13
爱与雨下(金币+2): 2011-10-25 20:02:01
sltmac(金币+10): 再加10个金币 2011-10-26 18:14:34
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肉类加工业，动物培育项目和消费者对肉类产品的期望要求我们有对肉品质量有更快速的筛查技术。为此近红外光谱技术（NIRS）清楚地阐述了其潜力。本文为常规分析IBERIAN猪肉的基本类型（臀中肌，咀嚼肌，背肌和脊椎肉（？））介绍了NIRS技术的发展，验证，和更新 。修正后最小二乘法校准模型（MPLS）被用作预测脂肪，水分及蛋白质含量。采用的这个方法基于使用不同的再校准模型的马氏距离使再校准模型的样本数量减少。最后的再校准模型显示：交叉验证中，对脂肪的标准误差（SECV）为0.35%以及交叉验证的决定系数（R2cv）为0.99；对水分的标准误差（SECV）为0.46%，决定系数(R2cv)为0.97； 对蛋白质的标准误差（SECV）为0.52%，决定系数（R2cv）为0.90. 这些表明即使在校准中没有肌肉类型，光谱也可以做到很好的匹配。 以上有个地方打了问号是因为对肌肉类型不太熟悉。专业词汇LZ应该没问题吧。 |
2楼2011-10-25 12:26:43
溢花飞雪
木虫 (小有名气)
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| 肉类加工业、动物育种计划和消费者关于肉类产品商标的期望都需要可快速检测肉品质的检测仪器。近红外光谱法（NIRS）可用于此项检测的可能性已得到充分的论证。本论文报告了NIRS模型关于伊比利亚地区猪肉（臀中肌、咬肌、背长肌和背阔肌）常规分析的发展、确认和更新。修正的偏最小二乘法（MPLS）标准模型可检测脂肪、水分和蛋白质含量。该方法基于采用不同的马氏距离作为模型的刻度可使重新校准样品的数量有所减少。重新校正模型的最终结果显示：脂肪指标的交叉验证标准误差（SECV）为0.35%，交叉验证决定系数（R2CV）为0.99；水分指标的SECV值为0.35%，R2CV值为0.97；蛋白质含量指标的SECV值为0.52%，R2CV值为0.90.模型结果表明，即使不考虑肌肉类型的校准，也具有很好的光谱匹配。 |
3楼2011-10-25 15:46:00
fjtony163
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隆拢隆拢隆拢隆拢卤铆脢戮驴莽脳篓脪碌路颅脪毛潞脺露脿虏禄露庐隆拢隆拢隆拢露脿掳眉潞颅隆拢隆拢隆拢 4楼2011-10-25 15:57:03
fjtony163
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5楼2011-10-25 16:01:50
fjtony163
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