The training sets were prepared by

The training sets were prepared by spiking pork to beef meatball in concentration range of 10.0–90.0 %. Meatball containing of 100 % beef and 100 % pork was also made to observe the spectral differentiation. In order to reduce the effect of other composition that usually added during meatball preparation (e.g. starch, salt and certain spices) towards NIR spectra obtained. The other composition and beef content were varying, and used for classification as pure. Similarly, this was also applied for the pork adulterated meatball, and used for classification as adulterated. This procedure is needed to make sure that the different in NIR spectra is due to the different in beef and pork content in meatball and not other compositional changes. For test set, another series of meatball containing the mixture of pork and beef were prepared (20, 50 & 70 %). Meatball was further subjected to powder. The powders obtained were analyzed using NIR spectroscopy. The spectral regions where the variations were observed were chosen for developing PLS and classification model (i.e. linear discriminant analysis (LDA), soft independent modelling of class analogies (SIMCA) and support vector machine (SVM).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชุดฝึกอบรมจัดทำ โดย spiking หมูกับลูกชิ้นเนื้อในช่วงความเข้มข้น 10.0-90.0% ยังทำลูกชิ้นที่ประกอบด้วย 100% เนื้อและหมู 100% สังเกตสร้างความแตกต่างสเปกตรัม เพื่อลดผลขององค์ประกอบอื่น ๆ ที่จะเพิ่มในระหว่างเตรียมลูกชิ้น (เช่นแป้ง เครื่องเทศเกลือ และบาง) ต่อแรมสเป็คตรา NIR ได้ องค์ประกอบและเนื้อหาเนื้ออื่น ๆ แตกต่างกัน และใช้สำหรับ classification เป็นบริสุทธิ์ ในทำนองเดียวกัน นี้ยังใช้สำหรับลูกชิ้น adulterated หมู และใช้สำหรับการ classification เป็นการปลอมปน ขั้นตอนนี้เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่า แตกต่างกันในแรมสเป็คตรา NIR เนื่องจากแตกต่างกันในเนื้อหาของเนื้อและหมูในลูกชิ้นและไม่เปลี่ยนแปลงอื่น ๆ compositional ชุดทดสอบ ชุดอื่นที่ประกอบด้วยส่วนผสมของเนื้อหมูและเนื้อลูกชิ้นเตรียมไว้ (20, 50 และ 70%) ลูกชิ้นเพิ่มเติมภายใต้ผง ผงที่ได้รับถูกวิเคราะห์โดยใช้ NIR ก ภูมิภาคสเปกตรัมที่ได้สังเกตรูปแบบที่ถูกเลือกสำหรับรูปแบบกรุณาและ classification พัฒนา (เช่น discriminant เชิงวิเคราะห์ (LDA), สร้างแบบจำลองอิสระนุ่ม analogies คลาส (SIMCA) และสนับสนุนแบบเวกเตอร์เครื่อง (SVM)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ชุดการฝึก เตรียมขึ้นหมูเนื้อลูกชิ้นในช่วงความเข้มข้น 10.0 –คิด % ลูกชิ้นที่มีเนื้อ 100% และ 100% หมูก็ให้สังเกตความแตกต่างสเปกตรัม . เพื่อลดผลกระทบขององค์ประกอบอื่น ๆที่มักจะเพิ่มในระหว่างการเตรียมลูกชิ้น ( เช่น แป้ง เกลือ และเครื่องเทศบางอย่าง ) ต่อค่าแสงที่ได้องค์ประกอบอื่น ๆและเนื้อ ปริมาณที่แตกต่างกัน และใช้สำหรับการถ่ายทอด classi เป็นบริสุทธิ์ ในทํานองเดียวกันนี้ยังใช้สำหรับลูกชิ้นหมูปลอมปน และใช้สำหรับการถ่ายทอด classi เป็นปลอมปน ขั้นตอนนี้เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าแตกต่างกันในสเปกตรัม NIR คือเนื่องจากความแตกต่างในเนื้อและหมูลูกชิ้น และส่วนประกอบอื่น ๆเนื้อหาในการเปลี่ยนแปลง สำหรับชุดทดสอบ ,ชุดของลูกชิ้นที่มีส่วนผสมของหมูและเนื้ออื่นเตรียม ( 20 , 50 & 70% ) ลูกชิ้นยังยัดเยียดให้ผง ผงที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้ NIR สเปกโทรสโกปี สเปกตรัมภูมิภาคที่ได้ถูกเลือกสำหรับการพัฒนารูปแบบและรูปแบบการ classi กรุณาถ่ายทอด ( เช่นการวิเคราะห์เชิงเส้น ( lda )เรียนแบบอิสระนุ่มใช้ ( ซิมก้า ) และสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ ( SVM ) .