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近红外光谱技术在发酵香肠微生物品质监控中的应用

前言

发酵香肠作为一种传统的肉制品，其生产过程复杂，涉及到原料配比、发酵时间、温湿度控制等多个环节。任何环节的微小变化，都可能影响最终产品的质量和安全性。传统的质量控制方法多依赖于实验室分析，耗时且对生产过程干扰较大。因此，采用近红外光谱技术进行质量控制，能够在生产过程中实现实时监控，避免质量波动。

近红外光谱数据的处理是确保准确分析的重要环节。常用的数据预处理方法包括平滑、标准化、去噪、偏最小二乘法（PLS）等。通过这些处理方法，可以减少噪声和干扰，提高数据分析的精度。机器学习算法的引入也有助于