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文檔簡介
1、魚肉味道鮮美且富含高蛋白,是人們鐘愛的餐桌菜品和閑暇零食。魚肉品質(zhì)直接影響消費者的健康甚至生命安全。新鮮度是評價魚肉品質(zhì)的一個重要指標,傳統(tǒng)的新鮮度檢測方法存在主觀性強、重復性差、操作繁瑣、耗時長等缺點。本研究擬采用電子鼻對魚新鮮度進行評價。目前市場上已有技術(shù)成熟的商業(yè)化電子鼻,但是針對性不強并且價格昂貴,因此本研究嘗試針對魚新鮮度特性自行開發(fā)電子鼻系統(tǒng)。研究的主要內(nèi)容如下:
1、鳊魚貯藏直至腐敗過程中揮發(fā)性成分的測定。采
2、用頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(HS-SPME-GC/MS)技術(shù)對恒溫貯藏于4℃的鳊魚樣本進行檢測,分析檢測結(jié)果,得到樣本貯藏過程中的特征性揮發(fā)物質(zhì),主要為醇類、醛酮類、烴類、苯、酸類物質(zhì),后期還檢測出了含氮、含硫物質(zhì)。
2、采用電子鼻技術(shù)識別不同新鮮度等級的鳊魚樣本。優(yōu)化傳感器陣列,并對優(yōu)化后的陣列所采集的數(shù)據(jù)進行模式識別,比較線性判別分析(LDA)、K-近鄰法(KNN)、反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BP-ANN)三種模
3、型的識別效果。結(jié)果表明,BP模型可以較好地對鳊魚新鮮度進行識別。
3、基于偏最小二乘(PLS)建立電子鼻數(shù)據(jù)與揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)、細菌總數(shù)(TVC)檢測結(jié)果之間的相關(guān)模型,定量判斷鳊魚新鮮度。對同一樣本依次作電子鼻無損檢測、TVB-N、TVC含量的測定;PLS建模過程中,分析不同主成分因子數(shù)對模型的影響,利用最小交互驗證均方根誤差(RMSECV)時的主成分因子數(shù)建立最優(yōu)PLS模型。對于鳊魚中的TVC,PLS模型校正
4、集的相關(guān)系數(shù)R(c)和RMSECV分別為0.9126和1.09,預測集的相關(guān)系數(shù)R(p)和預測均方根誤差(RMSEP)分別為0.9187和1.07。鳊魚中TVB-N含量的模型訓練和預測結(jié)果略低。建模結(jié)果說明電子鼻技術(shù)能夠定量預測鳊魚新鮮度。
4、考慮實際生產(chǎn)需要,開發(fā)針對魚新鮮度的電子鼻在線檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由硬件和軟件組成。硬件部分包括樣本傳送機構(gòu)、控制機構(gòu)、氣敏傳感器陣列、分體組合式集氣反應室、計算機與彩色觸摸顯示屏、恒
5、溫恒濕控制系統(tǒng)等;軟件部分包括硬件系統(tǒng)總流程控制、傳輸速度控制、傳感器陣列信息采集、數(shù)據(jù)處理與模式識別等。在驗證該系統(tǒng)識別魚新鮮度的有效性方面,以鳊魚為研究對象,結(jié)合Fisher判別分析(FDA)分析,F(xiàn)DA模型的訓練集和預測集的識別率分別為100%和87.5%。該結(jié)果表明,該系統(tǒng)判別魚新鮮度是可行的。
研究結(jié)果表明將自制電子鼻系統(tǒng)應用于魚新鮮度的無損檢測中是可行的,其檢測過程無損、快速,檢測結(jié)果客觀、準確,該研究可為電子
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