基于品质指标预测北京烤鸭的中心温度

摘要

cqvip:【目的】解决烤鸭传统挂炉烤制过程中中心温度难以在线精确监测的问题。【方法】通过测定烤鸭的品质指标,利用多元线性回归、偏最小二乘回归、支持向量回归、人工神经网络等方法对北京烤鸭中心温度进行在线客观预测。【结果】烤鸭胸肉的L*、a*、b*、脱氧肌红蛋白、氧合肌红蛋白、高铁肌红蛋白、水分含量、脂肪含量、蛋白二级结构等指标均可用于有效识别北京烤鸭的中心温度;线性模型多元线性回归和偏最小二乘回归的预测集决定系数RC2分别为0.9543和0.9384,均方根误差SEC分别为5.8205℃和6.7634℃,MLR模型预测效果优于偏最小二乘回归模型;非线性模型支持向量回归优于人工神经网络模型,其预测集决定系数RC2和交叉验证决定系数RCV2分别为0.9837和0.9496,均方根误差SEC和交叉验证均方根误差SECV分别为3.5215℃和6.1236℃,北京烤鸭中心温度预测模型构建以支持向量回归模型效果最好;支持向量回归验证集的决定系数RV2较高,达到0.9748,均方根误差SEV为5.5204℃,结合建模结果得出支持向量回归模型预测挂炉烤制北京烤鸭的中心温度效果最佳。【结论】北京烤鸭胸肉的色度、肌红蛋白、水分含量、脂肪含量、蛋白二级结构等可有效识别北京烤鸭的中心温度;基于品质指标的SVR模型可准确预测烤鸭的中心温度。