基于粒子群聚类的牛肉含水率光谱检测技术

采用市场当日上架的生鲜牛肉外侧最长肌制作样本，在波长900~2300nm内进行光谱检测和分析。利用基于粒子群算法（PSO）的聚类分析方法，对光谱信息进行优化以减少计算量，提高回归模型精度。该算法以经过多元散射校正（MSC）、变量标准化（SNV）等方法预处理后的光谱信息作为目标矩阵，以波长为目标进行聚类，根据聚类结果对不同波段进行重新组合，并建立偏最小二乘回归（PLSR）模型。结果表明，利用PSO聚类分析方法在900~1400nm波段内获得的生鲜牛肉含水率预测模型最优，Rc=0.9205，Rv=0.9191。该方法能够有效减少光谱的数量，提升回归模型的预测结果。