CN111523542A - 一种菌落总数回归预测模型的构建及运用该模型检测鱼肉新鲜度的方法 - Google Patents

一种菌落总数回归预测模型的构建及运用该模型检测鱼肉新鲜度的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种菌落总数回归预测模型的构建及运用该模型检测鱼肉新鲜度的方法，菌落总数回归预测模型的构建方法包括对鱼肉样本进行高光谱图像检测，高光谱图像的预处理，获取训练样本和建立菌落总数回归预测模型。在构建得到菌落总数回归预测模型后，通过高光谱分选仪采集待测鱼肉样品的高光谱图像后即可预测待测鱼肉样品的菌落总数，从而判断其新鲜度。本发明利用差分进化算法优化核极限学习机，进一步建立鱼肉菌落总数回归模型，根据该模型可以对不同冷藏天数的鱼肉菌落总数含量进行无损检测，操作步骤简单，检测成本低，降低了传统方法所需的时间，提高了检测效率，为鱼肉的新鲜度快速无损检测提供了一种经济环保的理论支持和解决途径。

Description

一种菌落总数回归预测模型的构建及运用该模型检测鱼肉新 鲜度的方法
技术领域
本发明涉及食品检测技术领域，尤其涉及一种菌落总数回归预测模型的构建及运用该模型检测鱼肉新鲜度的方法。
背景技术
鱼是一种重要的水产品，鱼也是适宜进补的优质水产食品，不仅味道鲜美，而且营养价值极高，其蛋白质含量为猪肉的两倍，且属于优质蛋白，人体吸收率高，鱼还富含丰富的硫胺素、核黄素、尼克酸、维生素D和一定的钙、磷、铁等矿物质，鱼肉中脂肪含量虽低，但其中的脂肪酸被证实有降糖、护心和防癌的作用，鱼肉中的维生素D、钙、磷等能有效地预防骨质疏松症。但是由于鱼类产品普遍水分含量较高，在冷藏运输的过程中，蛋白质和脂肪在酶和微生物的作用下极易腐败变质。因此，快速、准确的预测和判别鱼类的新鲜度显得尤为重要。
评价鱼肉新鲜度的方法有很多，一种是感官评价，通过观测鱼眼泛白程度，鱼身完整程度，鱼鳃是否鲜红等，具有很大的主观判别因素，不能及时、准确地反映鱼肉品质。另一种是化学指标评价，其中K值、pH值、挥发性盐基氮(TVB-N)、硫代巴比妥酸(TBA)值、三甲胺(TMA)、吲哚、组胺含量水平等均能反映鱼的新鲜度，尽管化学方法稳定可靠，但是操作过程使用化学试剂，是一种破坏性实验，操作繁琐，检测时间较长不能保证实时性。
高光谱成像技术作为一种无损检测技术，相比较于传统检测方法，具有快速、成本低和预测准确的特点，但用于检测鱼类新鲜度指标菌落总数含量方面没有报道，中国专利申请号201910547473.6、名称为“一种三磷酸腺苷荧光检测水产品新鲜度的方法”用化学方法检测水产品ATP含量，检测时间较长，操作繁琐。中国专利申请号201910777923.0、名称为“基于计算机视觉的鱼体新鲜度快速无损检测方法及其装置”采集鱼眼图像进行处理，虽然可以实现快速无损地检测新鲜度，但是稳定性较差，新鲜度准确率较低。
发明内容
本发明的目的是提供一种菌落总数回归预测模型的构建及运用该模型检测鱼肉新鲜度的方法，以解决现有鱼肉新鲜度检测稳定性较差，准确率较低的问题。
第一方面，本发明提供一种菌落总数回归预测模型的构建方法，包括：
鱼肉样本的高光谱成像检测，高光谱图像的预处理，获取训练样本和建立菌落总数回归预测模型；
所述建立菌落总数回归预测模型为根据所述训练样本的平均光谱数据和对应的实际菌落总数，经由核极限学习机建模得到；所述核极限学习机经过差分进化算法优化。
进一步地，所述差分进化算法用于确定所述核极限学习机模型的最优的惩罚系数C和核参数σ。
进一步地，所述差分进化算法的具体优化步骤为：
(1)种群初始化在解空间内随机均匀产生L个个体，每个个体是一个n维向量：
Xa(0)＝Xa,1(0)+Xa,2(0)+…+Xa,n(0)，a＝1,2,3,…,M，
Xa(0)表示第0代的第a个个体，Xa,b(0)表示第0代第a个个体的第b个基因；
(2)变异操作通过差分策略实现个体变异，在第e次迭代中，对于个体Xa(e)＝Xa,1(e)+Xa,2(e)+…+Xa,n(e)生成一个1号中间向量Za(e)，从种群中随机选择3个个体：
Figure BDA0002460637130000021
且d1≠d2≠d3，则有：
Figure BDA0002460637130000031
Figure BDA0002460637130000032
是差分向量，F是缩放引子；
(3)在第e次迭代中，每个个体和它所生成的1号中间向量进行交叉来生成2号中间向量Va(e)，Va(e)每一个分量计算为：
Figure BDA0002460637130000033
Pcr为交叉概率；
(4)根据适应度函数的值从第e次迭代中，每个个体的2号中间向量Va(e)和原向量Xa(e)中选择出适应度更高的下一代：
Figure BDA0002460637130000034
进一步地，所述建立菌落总数回归预测模型包括：
通过所述差分化进化算法得到最优的惩罚系数C和核参数σ后，进行如下步骤：
(1)对于一个训练样本，(xi,yi)，i＝1,…,M，xi,yi∈RM，xi是输入数据，yi为目标输出，可知具有N个隐含层神经元的单隐层前馈神经网络输出表达式为：
Figure BDA0002460637130000035
(2)将步骤(1)得到隐层前馈神经网络输出表达式简化为：Hα＝Y，αj表示的是第j个隐含层输入神经元和输出神经元之间的连接权值，其表达式为：
Figure BDA0002460637130000036
式中，C是惩罚系数，Y＝[y1,…,yM]T为输入样本目标值向量；
(3)根据Mercer条件，定义一个满足该函数的核函数：
Figure BDA0002460637130000041
K(x1,xi)为核函数；
可以得到：
Figure BDA0002460637130000042
得到核极限学习机的模型输出为：
Figure BDA0002460637130000043
选择径向基函数作为核函数得到菌落总数训练模型，其表达式为：
K(x,x1)＝k(||x-xc||)＝exp{-||x-xc||2/(2×σ)2}。
进一步地，在构建得到所述菌落总数训练模型后，运用所述平均光谱数据和对应的实际菌落总数对所述菌落总数训练模型的识别率进行检测，当所述识别率达到95％以上时，以所述菌落总数训练模型作为所述菌落总数回归预测模型；当所述识别率未达到95％时，返回所述获取训练样本步骤。
进一步地，所述获取训练样本的步骤包括：
将预处理后得到的平均光谱数据通过随机法分为建模集和预测集，对所述建模集进行降维处理得到所述训练样本。
所述随机法按照3:1将所述平均光谱数据分为建模集和预测集。
更进一步，所述降维处理为通过核主成分分析法对所述建模集进行降维处理，取方差累积贡献率超过85％的主成分作为所述训练样本。
进一步地，所述高光谱图像的预处理包括黑白校正和通过最小噪声分离变换去除噪声。
更进一步，所述黑白校正的具体步骤包括：
Figure BDA0002460637130000051
其中IJ是校正后的图像，IY是原始高光谱图像，IH是黑板图像，其反射率为0％，IB是白板图像，其反射率为99.9％；
所述最小噪声分离变换具体步骤包括：
(1)利用高通滤波器对原始高光谱图像进行滤波处理，得到噪声协方差矩阵NX,将其对角化为矩阵DX：
DX＝VTNXV，
式中，DX为NX的特征值按照降序排列的对角矩阵；V是由特征向量组成的正交矩阵，进一步变换公式可得：
I＝CTNXC，
Figure BDA0002460637130000052
式中，I为单位矩阵，C为变换矩阵；
(2)对噪声数据进行标准主成分变换：
NP＝CTAXC，
式中，AX为平均光谱数据的协方差矩阵，NP为经过C变换后的矩阵，进一步将其对角化为矩阵DP：
DP＝FTNPF，
式中，DP为NP的特征值按照降序排列的对角矩阵，F是由特征向量组成的正交矩阵；
(3)得到最小噪声分离变换的变换矩阵：
M＝CF，
式中，M为最小噪声分离变换的变换矩阵。
第二方面，本发明提供一种菌落总数回归预测模型，所述菌落总数回归预测模型通过如下方式得到：
(1)取多个不同冷藏天数鱼肉样本进行高光谱检测得到每个鱼肉样本对应的高光谱图像以及实际菌落总数；
(2)对所述每个鱼肉样本对应的高光谱图像进行预处理，将预处理后的高光谱图像提取感兴趣区域，获取每个鱼肉样本对应的感兴趣区域的平均光谱数据，将所有鱼肉样本对应的平均光谱数据分为建模集和预测集；
所述预处理为黑白校正和最小噪声分离变换；
(3)对所述建模集内的平均光谱数据通过核主成分分析法进行降维处理得到训练样本；
(4)通过差分进化算法优化的核极限学习机进行建模。
具体地，菌落总数回归预测模型的构建方法为：
(1)将新鲜的鱼去头、去尾、去皮、去内脏，切割为2cm×2cm×1cm的大小，共获得m个样本，4m/5个样本为建模集和预测集样本，m/5个样本为待测鱼肉样本，贴上标签放置于4℃(±2℃)的冷藏柜中，分别冷藏1、2、3、4、5、6d。
(2)每天取出1/6的建模集、预测集样本和待测鱼肉样本，采用GaiaSorter高光谱分选仪采集高光谱图像，建模集和预测集样本采集完成后立即采用国标GB4789.2-2016检测得到每个样本的实际菌落总数。
(3)对鱼肉样本采集完高光谱图像后,先对原始高光谱图像进行反射率校正，反射率校正的方法是黑白校正，然后用最小噪声分离变换(Minimum Noise FractionRotation，MNF)来去除图像中的噪声，预处理完成后用ENVI 5.3来提取高光谱图像的感兴趣区域，将整个鱼肉图像作为感兴趣区域，获得感兴趣区域内的平均光谱数据。
(4)对感兴趣区域内的平均光谱数据用随机法按照3:1分为建模集和预测集，对建模集采用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)进行降维处理，取方差累积贡献率超过85％的前k个主成分，获得降维之后的平均光谱数据。
(5)降维之后的平均光谱数据和对应的实际菌落总数含量采用差分进化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)优化的核极限学习机(Kernel ExtremeLearning Machine,KELM)建模，建好模型之后根据对训练集中预处理之后的平均光谱数据及对应的实际菌落总数确定所述菌落总数训练模型的识别率，识别率高于95％即确定为菌落总数回归预测模型，若低于95％就返回到上一个步骤。
第三方面，本发明提供一种检测鱼肉新鲜度的方法，包括：通过高光谱分选仪采集待测鱼肉样品的高光谱图像，对所述高光谱图像进行黑白校正、最小噪声分离变换的预处理流程，对预处理后的所述高光谱图像提取所述感兴趣区域的平均光谱数据，将所述平均光谱数据代入至通过上述构建方法构建得到的菌落总数回归预测模型对所述待测鱼肉样品的菌落总数进行预测，后根据预测结果判断所述待测鱼肉样品的新鲜度。
判断方法具体为：鱼肉菌落总数含量在105cfu/g以下时为一级鲜度，鱼肉菌落总数含量在105cfu/g至106cfu/g之间时为二级鲜度，仍可以食用，鱼肉菌落总数含量大于106cfu/g时鱼肉腐败变质，不能食用。
本发明提供一种菌落总数回归预测模型的构建及运用该模型检测鱼肉新鲜度的方法，具有如下有益效果：
本发明公开了一种基于高光谱技术检测鱼肉新鲜度指标菌落总数含量的方法，根据不同冷藏天数鱼肉样品的高光谱图像数据和实际菌落数建立菌落总数回归预测模型。根据该模型可以对不同冷藏天数的鱼肉新鲜度的菌落总数含量进行无损检测，操作步骤简单，检测成本低，降低了传统方法所需的时间，提高了检测效率，为鱼肉的新鲜度快速无损检测提供了一种经济、环保的理论支持和解决途径。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于高光谱技术检测鱼新鲜度指标菌落总数含量的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的菌落总数回归预测模型的建立以及以该模型预测鱼肉新鲜度的方法流程图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例
本实施例提供一种菌落总数回归预测模型的建立以及以该模型预测鱼肉新鲜度的方法，流程如图1所示，具体包括如下步骤：
S1：制备鱼肉样本并冷藏。
S2：获取不同冷藏天数鱼肉样本的高光谱图像及实际菌落数。
S3：对高光谱图像进行黑白校正、最小噪声分离变换，然后将整个鱼肉高光谱图像作为感兴趣区域，获得感兴趣区域的平均光谱数据。
S4：对建模集感兴趣区域内的平均光谱数据进行降维处理，获得降维之后的平均光谱数据。
S5：根据建模集降维后的平均光谱数据及菌落总数建立菌落总数回归预测模型。
S6：根据菌落总数回归预测模型对待测鱼肉样本进行新鲜度测定。
根据上述菌落总数回归预测模型的建立方法，更具体地，如图2所示，本实施例提供如下具体菌落总数回归预测模型的建立步骤以及利用该模型预测鱼肉新鲜度的方法：
1、获取不同冷藏天数的鱼肉样本
将新鲜的鱼去头、去尾、去皮、去内脏，切割为2cm×2cm×1cm大小的鱼肉样本，共获得m个样本，4m/5个样本为建模集和预测集样本，m/5个样本为待测鱼肉样本，贴上标签放置于4℃(±2℃)的冷藏柜中，分别冷藏1、2、3、4、5、6d。
2、高光谱图像的预处理
每天取出1/6建模集和预测集鱼肉样本和待测鱼肉样本，采用GaiaSorter高光谱分选仪采集高光谱图像，建模集和预测集样本采集完成后立即采用国标GB4789.2-2016检测得到每个样本的实际菌落总数。
3、高光谱图像的预处理
采集完高光谱图像后先对原始高光谱图像进行反射率校正，反射率校正用的方法是黑白校正，然后用最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction Rotation，MNF)来去除图像中的噪声。
黑白校正的具体方法为：
Figure BDA0002460637130000091
其中IJ是校正后的图像，IY是原始高光谱图像，IH是黑板图像，其反射率为0％，IB是白板图像，其反射率为99.9％。
最小噪声变换的具体步骤为：
(1)首先利用高通滤波器对原始高光谱图像进行滤波处理，得到噪声协方差矩阵NX,将其对角化为矩阵DX：
DX＝VTNXV
式中，DX为NX的特征值按照降序排列的对角矩阵；V是由特征向量组成的正交矩阵。进一步变换公式可得：
I＝CTNXC
Figure BDA0002460637130000092
式中，I为单位矩阵，C为变换矩阵。
(1)对噪声数据进行标准主成分变换：
NP＝CTAXC
式中，AX为平均光谱数据的协方差矩阵，NP为经过C变换后的矩阵，进一步将其对角化为矩阵DP：
DP＝FTNPF
式中，DP为NP的特征值按照降序排列的对角矩阵，F是由特征向量组成的正交矩阵。
(3)得到最小噪声分离变换的变换矩阵：
M＝CF
式中，M为最小噪声分离变换的变换矩阵。
4、提取感兴趣区域
预处理完成后用ENVI 5.3来提取高光谱图像的感兴趣区域，将整个鱼肉图像作为感兴趣区域，获得感兴趣区域内的平均光谱数据。
5、平均光谱数据的降维处理
5.1将感兴趣区域内的平均光谱数据用随机法以3:1的比例分为建模集和预测集。
5.2用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)对建模集进行降维处理，取方差累积贡献率超过85％的前k个主成分，获得降维之后的平均光谱数据作为训练样本。
6、菌落总数回归模型的构建
对建模集降维之后的平均光谱数据及对应的实际菌落总数进行差分进化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)优化的核极限学习机(Kernel ExtremeLearning Machine,KELM)建模，建立菌落总数训练模型，差分进化算法优化的核极限学习机运算如下：
(1)首先用差分进化算法优化核极限学习机，核极限学习机模型中的惩罚系数(C)和核参数(σ)这两个参数，惩罚系数起着调节结构风险和经验风险之间平衡的作用，而核参数控制着函数的径向作用范围，因此需要通过差分进化算法来寻找最优的惩罚系数和核参数，先是种群初始化，在解空间内随机均匀产生L个个体，每个个体是一个n维向量：
Xa(0)＝Xa,1(0)+Xa,2(0)+…+Xa,n(0)，a＝1,2,3,…,M
Xa(0)表示第0代的第a个个体，Xa,b(0)表示第0代第a个个体的第b个基因；
(2)变异操作通过差分策略实现个体变异，在第e次迭代中，对于个体Xa(e)＝Xa,1(e)+Xa,2(e)+…+Xa,n(e)生成一个1号中间向量Za(e)，从种群中随机选择3个个体：
Figure BDA0002460637130000111
且d1≠d2≠d3，则有：
Figure BDA0002460637130000112
Figure BDA0002460637130000113
是差分向量，F是缩放因子；
(3)在第e次迭代中，每个个体和它所生成的1号中间向量进行交叉来生成2号中间向量Va(e)，Va(e)的每一个分量计算为：
Figure BDA0002460637130000114
Pcr为交叉概率；
(4)根据适应度函数的值从第e次迭代中，每个个体的2号中间向量Va(e)和原向量Xa(e)中选择出适应度更高的下一代：
Figure BDA0002460637130000115
(5)选择出最优惩罚系数(C)和最优核参数(σ)后开始建模，对于一个训练样本，(xi,yi)，i＝1,…,M，xi,yi∈RM，xi是输入数据，yi为目标输出，可知具有N个隐含层神经元的单隐层前馈神经网络输出表达式为：
Figure BDA0002460637130000121
(6)将步骤(1)得到隐层前馈神经网络输出表达式简化为：Hα＝Y，αj表示的是第j个隐含层输入神经元和输出神经元之间的连接权值，其表达式为：
Figure BDA0002460637130000122
式中，C是惩罚系数，Y＝[y1,…,yM]T为输入样本目标值向量。
(7)根据Mercer条件，定义一个满足该函数的核函数：
Figure BDA0002460637130000123
K(x1,xi)为核函数；
可以得到：
Figure BDA0002460637130000124
得到核极限学习机的模型输出为：
Figure BDA0002460637130000125
选择径向基函数作为核函数得到菌落总数训练模型，其表达式为：
K(x,x1)＝k(||x-xc||)＝exp{-||x-xc||2/(2×σ)2}
其中，σ为控制宽度的核参数。
(8)根据训练集中预处理之后的平均光谱数据及对应的实际菌落总数确定菌落总数训练模型的识别率。
判断训练模型的识别率是否高于95％，获得判断结果：
①若判断结果为所述菌落总数训练模型的识别率不高于95％，返回所述将预处理之后平均光谱数据用随机法分为建模集和预测集的步骤。
②若判断结果为所述菌落总数训练模型的识别率高于95％，确定菌落总数训练模型为菌落总数回归预测模型。
7、待测鱼肉样本的检测
以第6步建立好的菌落总数回归预测模型对待测鱼肉样本进行预测，对待测鱼肉样本采集完高光谱图像，然后进行预处理和提取感兴趣区域，对感兴趣区域的光谱进行计算获得平均光谱数据，然后将平均光谱数据代入菌落总数回归预测模型，得到所述待测鱼肉样本的预测菌落总数，根据预测菌落总数含量来判别鱼的新鲜度。
鱼肉菌落总数含量在105cfu/g以下时为一级鲜度，鱼肉菌落总数含量在105cfu/g至106cfu/g之间时为二级鲜度，仍可以食用，鱼肉菌落总数含量大于106cfu/g时鱼肉腐败变质，不能食用。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对其作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种菌落总数回归预测模型的构建方法，其特征在于，包括：
鱼肉的高光谱图像检测，高光谱图像的预处理，训练样本的获取和建立菌落总数回归预测模型；
所述建立菌落总数回归预测模型为根据所述训练样本的平均光谱数据和对应的实际菌落总数，经由核极限学习机建模得到；所述核极限学习机经过差分进化算法优化。
2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述差分进化算法用于确定所述核极限学习机模型的最优的惩罚系数C和核参数σ，所述差分进化算法优化的步骤包括：
(1)种群初始化在解空间内随机均匀产生L个个体，每个个体是一个n维向量：
Xa(0)＝Xa,1(0)+Xa,2(0)+…+Xa,n(0)，a＝1,2,3,…,M，
Xa(0)表示第0代的第a个个体，Xa,b(0)表示第0代第a个个体的第b个基因；
(2)变异操作通过差分策略实现个体变异，在第e次迭代中，对于个体Xa(e)＝Xa,1(e)+Xa,2(e)+…+Xa,n(e)生成一个1号中间向量Za(e)，从种群中随机选择3个个体：
Figure FDA0002460637120000011
且d1≠d2≠d3，则有：
Figure FDA0002460637120000012
Figure FDA0002460637120000013
是差分向量，F是缩放引子；
(3)在第e次迭代中，每个个体和它所生成的1号中间向量进行交叉来生成2号中间向量Va(e)，Va(e)的每一个分量按如下公式计算：
Figure FDA0002460637120000014
Pcr为交叉概率；
(4)根据适应度函数的值从第e次迭代中，每个个体的2号中间向量Va(e)和原向量Xa(e)中选择出适应度更高的下一代：
Figure FDA0002460637120000021
3.根据权利要求1或2所述的构建方法，其特征在于，所述建立菌落总数回归预测模型包括：
通过所述差分化进化算法得到最优的惩罚系数C和核参数σ后，进行如下步骤：
(1)对于一个训练样本(xi,yi)，i＝1,…,M，xi,yi∈RM，xi是输入数据，yi为目标输出，可知具有N个隐含层神经元的单隐层前馈神经网络输出表达式为：
Figure FDA0002460637120000022
(2)将步骤(1)得到的隐层前馈神经网络输出表达式简化为：Hα＝Y，αj表示的是第j个隐含层输入神经元和输出神经元之间的连接权值，其表达式为：
Figure FDA0002460637120000023
式中，C是惩罚系数，Y＝[y1,…,yM]T为输入样本目标值向量；
(3)根据Mercer条件，定义一个满足该函数的核函数：
Figure FDA0002460637120000024
K(x1,xi)为核函数；
可以得到：
Figure FDA0002460637120000025
得到核极限学习机的模型输出为：
Figure FDA0002460637120000031
选择径向基函数作为核函数得到菌落总数训练模型，其表达式为：
K(x,x1)＝k(||x-xc||)＝exp{-||x-xc||2/(2×σ)2}。
4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，在构建得到所述菌落总数训练模型后，运用所述平均光谱数据和对应的实际菌落总数对所述菌落总数训练模型的识别率进行检测，当所述识别率达到95％以上时，以所述菌落总数训练模型作为所述菌落总数回归预测模型；当所述识别率未达到95％时，返回所述获取训练样本步骤。
5.根据权利要求1-4任一项所述的构建方法，其特征在于，所述获取训练样本的步骤包括：
将预处理后得到的平均光谱数据通过随机法分为建模集和预测集，对所述建模集进行降维处理得到所述训练样本。
6.根据权利要求5所述的构建方法，其特征在于，所述降维处理为通过核主成分分析法对所述建模集进行降维处理，取方差累积贡献率超过85％的主成分作为所述训练样本。
7.根据权利要求1-6任一项所述的构建方法，其特征在于，所述高光谱图像的预处理包括黑白校正和通过最小噪声分离变换去除噪声。
8.根据权利要求7所述的构建方法，其特征在于，所述黑白校正的具体步骤包括：
Figure FDA0002460637120000032
其中IJ是校正后的图像，IY是原始高光谱图像，IH是黑板图像，其反射率为0％，IB是白板图像，其反射率为99.9％；
所述最小噪声分离变换具体步骤包括：
(1)利用高通滤波器对原始高光谱图像进行滤波处理，得到噪声协方差矩阵NX,将其对角化为矩阵DX：
DX＝VTNXV，
式中，DX为NX特征值按照降序排列的对角矩阵；V是由特征向量组成的正交矩阵，进一步变换公式可得：
I＝CTNXC，
Figure FDA0002460637120000041
式中，I为单位矩阵，C为变换矩阵；
(2)对噪声数据进行标准主成分变换：
NP＝CTAXC，
式中，AX为平均光谱数据的协方差矩阵，NP为经过C变换后的矩阵，进一步将其对角化为矩阵DP：
DP＝FTNPF，
式中，DP为NP的特征值按照降序排列的对角矩阵，F是由特征向量组成的正交矩阵；
(3)得到最小噪声分离变换的变换矩阵：
M＝CF，
式中，M为最小噪声分离变换的变换矩阵。
9.一种菌落总数回归预测模型，其特征在于，所述菌落总数回归预测模型通过如下方式得到：
(1)获取不同冷藏天数鱼肉样本进行高光谱检测得到每个鱼肉样本对应的高光谱图像以及实际菌落总数；
(2)对所述每个鱼肉样本对应的高光谱图像进行预处理，对预处理后的高光谱图像提取感兴趣区域，获得每个鱼肉样本对应的感兴趣区域的平均光谱数据，将所有鱼肉样本对应的平均光谱数据通过随机法分为建模集和预测集；
所述预处理为黑白校正和最小噪声分离变换；
(3)对所述建模集内的平均光谱数据通过核主成分分析法进行降维处理得到训练样本；
(4)通过差分进化算法优化的核极限学习机进行建模。
10.一种检测鱼肉新鲜度的方法，其特征在于，包括：
通过高光谱分选仪采集待测鱼肉样品的高光谱图像，对所述高光谱图像进行黑白校正、最小噪声分离变换预处理，对预处理后的所述高光谱图像提取感兴趣区域，计算所述感兴趣区域的平均光谱数据，将所述平均光谱数据代入至通过权利要求1-8任一项所述构建方法构建得到的菌落总数回归预测模型或权利要求9所述的菌落总数回归预测模型对所述待测鱼肉样品的菌落总数进行预测后，根据预测结果判断所述待测鱼肉样品的新鲜度。
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