1、新疆是少數民族集聚區(qū)域，目前有47個少數民族，其中有13個世居少數民族，當中有很大一部分民族都信奉伊斯蘭教，主要以牛羊肉作為肉類食物。新疆是我國的一個畜牧業(yè)大省，養(yǎng)羊業(yè)大省，但是肉類優(yōu)價不優(yōu)質的現象突出。在利益的驅使下，常常出現使用低品質的肉類冒充高價肉的現象。因此，發(fā)展一種用于識別肉類的檢測方法顯得十分迫切。近年來，隨著可見/近紅外光譜技術的日益成熟，越來越多的被用于食品檢測的行業(yè)中來，其具有快速、無損和高效的檢測特點。本論文從種類、

2、品種、混合肉糜等方面，對肉類進行定性識別。采用可見/近紅外光譜儀對其進行掃描，建立肉類的定性識別預測模型。具體結果如下:
　　對豬、牛和羊肉樣本進行鑒別分析，結果表明:利用特征光譜建立的線性判別分析模型對豬、牛、羊肉的預測集樣本的識別準確率分別為100％、94.1％、95.5％，利用主成分得分作為變量的模型對豬、牛、羊肉的預測集樣本的識別準確率分別為94.7％、100％、95.6％。模型較為可靠。另外，利用聚類分析可對豬肉樣本進行

3、較好的聚類，準確率達到100％，而牛肉與羊肉樣本聚類效果并不理想。
　　采集235個不同品種羊肉樣本，提取其原始可見/近紅外光譜。選擇三個波段對其進行主成分分析，根據主成分得分建立線性判別模型。結果顯示在400nm-430nm范圍內當主成分數為7時，其校正集回代準確率為75.5％，交叉驗證準確率為73.4％，驗證集準確率為93.1％。經過一階導數與標準歸一化處理后所建立的模型，當主成分數為23時，400nm-430nm波段判別準確