MATLAB (MATrix LABoratory) 係美國The Math Works公司研發的數學商用軟體，為高階技術計算語言和互動式環境的直譯器平臺，能透過編寫程式碼、圖形化用戶介面及軟體附加工具箱進行演算法開發、資料視覺化、資料分析及數值計算，目前已開發運用於汽車自動駕駛、潮汐預測、放射治療影像對位、金融分析等系統；本組與藥物毒物試驗所結合科技公司專有技術以近紅外光光譜圖與鮮度分析值訓練機器學習，以建立快速辨識漁產品鮮度的方法。
實驗以波長700~2500 nm的近紅外光光譜 (near-infrared spectroscopy, NIR) 掃瞄鯖魚、虱目魚、吳郭魚及白帶魚等4種魚肉與魚皮，分別建立圖譜資料庫，每一掃瞄點再輔以康氏微量擴散法來檢測揮發性鹽基態氮 (volatile basic nitrogen, VBN mg/100g) 值，建立每個光譜圖各自對應的VBN值。將所得的480個圖譜圖串聯VBN分析值，利用MATLAB程式進行machine learning，並以支援向量機（support vector machine, SVM）為模型加以比對，結果顯示其辨識率平均值可達75.4% (如下圖)。後續將針對單一魚種之多筆分析數據 (包含VBN值與NIR 光譜圖) 進行人工智慧 (artificial intelligence, AI) 深度學習，並以VBN值25 (mg/100g) 為界（VBN<25為新鮮樣本；VBN>25為腐敗樣本），加強AI的樣本訓練，以提高辨識率，藉此建立魚類鮮度之快速檢驗系統，改善傳統檢驗方式曠日廢時的缺點。
實驗魚種之NIR圖譜串聯VBN分析值，以SVM模式進行machine learning之分類學習者散佈圖