中紅外光譜預測牛奶及奶產品成分含量的回歸模型及其特點

阮健，陳焱森，萬平民，潘中保，張震，閆磊，任小麗，張淑君

(1.華中農業大學，動物遺傳育種與繁殖教育部實驗室，武漢 430070；2.武漢金旭畜牧科技發展有限公司，武漢 430065；3.河南省奶牛生產性能測定中心，鄭州 450046)

收稿日期：2018-08-20

基金項目：國家重點研發計劃（2017YFD0501903）；奶業技術體系崗位（CARS-36）資助。

通訊作者：張淑君，教授，博士生導師，主要研究方向為動物遺傳育種與繁殖。

牛奶及其奶產品中物質含量豐富，中紅外光譜（MIR）技術是一項能夠快速、無損、定性、定量檢測奶及奶產品中各種有機物與無機物的檢測技術。其光譜條帶密度與官能團的比例關系可用于定量分析[1]。為了建立準確度和精度高的預測模型，國內外研究人員對大量的建模方法進行了比較試驗。使用正確的建模方法可以極大提高模型的健壯性，在進行外部驗證時會得到較高的決定系數（R2）。回歸建模方法主要分為線性和非線性兩種，其中非線性方法的應用最廣泛。除此之外，有些多用于分類分析的方法也可以用于回歸建模。2006年，國外學者通過MIR成功建立了預測模型，可預測奶牛中大部分脂肪酸含量[2]，并在后來的幾年里，通過不斷改進方法，提高了模型的預測準確性。2010年，科學家用MIR順利預測了牛奶的蛋白質組成[3]，2011年應用MIR預測了牛奶的真蛋白質含量[4]。在隨后的幾年中，建立了大量具有高精度的預測模型。在研究人員不斷地嘗試和選擇中，根據均方根誤差（RMSEP）和決定系數（R2）等參數大小，對模型進行了比較和評價。本文對這些常用于牛奶及奶產品中成分定量回歸建模的方法及其特征給與介紹和總結，以期為我國以后相關研究及應用提供參考。……