《表4 不同预处理方法的PLSR模型》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《近红外光谱定性定量检测牛肉汉堡饼中猪肉掺假》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:RMSECP.验证集均方根误差。

分别采用均值中心化（mean centering，MC）（数据增强类算法） 、Savitzky-Golay结合一阶求导（savitzkygolay derivative，SG-1st）（导数类算法） 、SavitzkyGolay平滑（savitzky-golay smoothing，SGS）（平滑类算法） 、SNV和多元散射校正（multiplication scatter correction，MSC）（信号校正类算法） 等几种具有代表性的预处理方法[25]，对原始光谱数据预处理后应用PLSR方法建模，建模结果如表4所示。应用MC预处理后，预测系数较高，且RMSEC与RMSEP的值均较低且二者相差较小，该模型比较准确，其预测值与真实值的关系如图4所示。由图4b得知，当掺假比例在20%以上时，预测值均匀分布在预测线两侧，真实值与预测值相差较小，而掺假比例低于20%时，真实值与预测值相差较大，说明该模型的检测限为20%，后期可选取合适样品数量或优化模型参数方法进一步降低检测限[29]。