【宝盈娱乐app新闻中心讯 食品与葡萄酒学院】3月10日，食品与葡萄酒学院2019届硕士研究生张晶晶（第一作者）、刘贵珊教授（通讯作者）在《Food Control》（IF为6.652，一区TOP期刊）杂志上发表的高水平论文“Rapid evaluation of texture parameters of Tan mutton using hyperspectral imaging with optimization algorithms”（2022年1月5日出版，135卷）被遴选为ESI数据库高被引论文。
该论文采集了滩羊肉样品的近红外高光谱图像（HSI，900-1700 nm），构建了羊肉质地参数的校正模型，创新性的开发了偏最小二乘回归（PLSR）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、随机森林（RF）和决策树（DT）四种机器学习算法，并采用区间变量迭代空间收缩方法（iVISSA）、竞争自适应重加权采样（CARS）、连续投影算法（SPA）和变量组合种群分析（VCPA）等多种提取策略，首次建立了基于特征波段的滩羊肉质地参数的高光谱预测模型。结果表明，LSSVM-iVISSA-CARS模型在预测硬度和粘性方面表现出优异的性能，均方根误差（RMSEP）为5.259和3.051，预测数据集的决定系数（Rp2）为0.986和0.984分别。使用LSSVM-iVISSA-SPA模型分别获得了0.987的Rp2和4.970的RMSEP的良好性能。研究表明：HSI具有评估和预测滩羊肉质地参数的巨大潜力，为消费者购买肉品决策提供了重要参考。该研究成果丰富和发展了高光谱无损快速绿色检测技术在食品领域应用的相关理论。
文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0956713522000081
（责任编辑：龚旭峰）
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