73 - 食品科学技术学报页

图 12摇 二阶求导 + 矢量归一化后聚类分析结果树形图
Fig. 12摇 Result tree diagram of clustering analysis with
second derivative and vector normalization
表 1摇 肉鸡和土鸡样品聚类分析结果
Tab. 1摇 Cluster analysis results of broiler chicken and
native chicken samples
预处理方法 肉鸡 土鸡 预测率 / %
无预处理 7 3,4,2,1,5,6 64
一阶导数 1,7,2,8,5,6,3 4,9 72
二阶导数 4,6,7,2 8,1,5,3,9 76
一阶导数 + 矢量归一化 4,7 1,2,3,5,6 100
二阶导数 + 矢量归一化 1,4,8,9 2,3,5,6,7 100
摇 摇 在得到准确的聚类分析结果之后, 实验选取聚
类效果较好的二阶导数加矢量归一方法对光谱进行
预处理并建立聚类模型,以便验证集肉鸡和土鸡能
准确地归类.
验证集肉鸡和土鸡样品采用已建立好的聚类模
型进行聚类测试的结果如图 13、图 14.
图 13摇 验证集肉鸡的聚类结果树形图
Fig. 13摇 Verification result tree diagram of clustering
analysis of broiler chicken
3摇 结摇 论
肉鸡和土鸡在未经宰杀前可以通过其外部特征
图 14摇 验证集土鸡的聚类结果树形图
Fig. 14摇 Verification result tree diagram of clustering
analysis of native chicken
利用感官分析法来区分 . 然而, 由于肉鸡和土鸡同
属鸡肉品种 ,肉品性状和色泽较为相似. 因此, 一旦
经过宰杀并将其肉分类售卖 , 很难通过感官来准确
区分肉鸡肉和土鸡肉 . 本实验研究了近红外光谱分
析技术用于鸡肉分类检测的可行性. 为了提高分类
模型预测的准确度, 选用不同的预处理算法. 通过
聚类分析建立了鸡肉分类的预测模型 . 实验证明 ,
近红外技术用于判定鸡肉分类采用的聚类分析方案
是有效的. 研究表明, 当预处理方法为一阶导数 +
矢量归一化 、二阶导数 + 矢量归一化均能使模型的
预测准确率达到 100% , 经过预处理的聚类分析方
法能够很好地提高模型的预测能力. 这为近红外技
术在农业、 工业生产中用于分析检测鸡肉类别的可
行性及其预测能力的提高与改进提供了一种有效的
方法和思路 .
参考文献 :
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07 食品科学技术学报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 2014 年 11 月