目的建立近红外光谱法结合偏最小二乘法测定许氏平鲉鱼肉中的脂肪和水分含量,以期简便、快速地对许氏平鲉进行品质分析与评价。方法采用常规分析手段测定70个样品的脂肪和水分含量,同时采集其近红外光谱数据,结合偏最小二乘法(partial least square,PLS)建立许氏平鲉鱼肉中脂肪和水分的定量预测模型,并对比不同光谱预处理方法、光谱范围和因子数对定量预测模型的影响。结果光谱经Savitzky-Golay(S-G)和标准正态变量变换(standardized normal variate,SNV)预处理后,在5341.85~4007.36 cm^(-1)、6556.79~5345.71cm^(-1)和8651.10~7162.33 cm^(-1)光谱范围内,选取主因子数10,建立脂肪的校正模型性能最优;光谱经过SNV预处理后,在8886.38~4061.35cm^(-1)光谱范围内,分别选取主因子数为9时,建立的水分的校正模型性能最优。脂肪和水分含量相对最优PLS模型的校正集相关系数分别为0.9918和0.9912,校正标准偏差分别为0.2680和0.3300,交叉验证相关系数分别为0.9820和0.9810,交叉验证均方差分别为0.3980和0.4850,验证集相关系数分别为0.9804和0.9798,验证集均方差分别为0.3260和0.3070。结论本方法可较为准确地预测许氏平鲉鱼肉中的脂肪和水分含量,能够满足快速分析评价许氏平鲉品质的要求。
