《食品科学》：阜阳师范大学李鹏博士等：高光谱成像与混合波长选择的宽度学习系统预测猪肉TVB-N含量和pH值

本研究背景聚焦于传统猪肉新鲜度检测方法存在破坏性强、周期长等局限性，亟需开发快速无损的检测技术。研究目的旨在结合高光谱成像技术与宽度学习系统（BLS），通过优化光谱预处理和特征波长选择，建立猪肉挥发性盐基氮（TVB-N）含量和pH值的预测模型。实验结果表明，经SG预处理和iVISSA-SPA特征提取的BLS模型性能最优，TVB-N预测的相关系数达0.9422，pH预测达0.8173，显著优于传统机器学习算法。结论证实该方法能实现猪肉新鲜度的快速无损评估，为食品安全监测提供了创新解决方案。