《表3 鸡肉嫩度应力松弛模态定性预测结果》

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《基于可控气流-激光检测技术的鸡肉嫩度评估方法》

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应力松弛模态对鸡肉嫩度进行支持向量机分类预测的结果如表3所示，使用模态原始数据和SNV预处理算法处理后的数据进行分类预测时，校正分类模型的精度、F1得分和马修斯相关系数均为无效值。这说明这两类应力松弛响应模态数据不能对鸡肉嫩度进行分类预测。当使用MSC预处理算法数据时，校正分类模型分类误差为0.16，嫩、老鸡肉分类精度分别为1和0.79，此时F1得分分别为0.72和0.88，马修斯相关系数为0.67，说明该模型具有较好的分类效果。然而，通过交叉验证可以发现，分类误差达到0.33，且嫩鸡肉分类精度和F1得分分别为0.59和0.50，此时马修斯相关系数为0.28。这说明MSC仍不适用于对应力松弛模态响应数据鸡肉嫩度分类的预处理。当采用S-G卷积平滑算法时，校正分类模型分类误差为0.14。对于嫩、老两类鸡肉分类精度分别达到0.91和0.84，此时F1得分分别为0.79和0.90，马修斯相关系数为0.71。这说明S-G卷积平滑预处理数据的分类模型具有较高的分类精度。验证分类模型分类误差为0.16，预测精度分别为0.87和0.82，均在0.8以上；F1得分分别为0.75和0.88，马修斯相关系数为0.65。综上所述，应力松弛模态可用于鸡肉嫩度的分类评价，S-G卷积平滑算法是最优的预处理算法。