电子鼻技术对鸡肉、鸡蛋、羊奶贮藏时间的快速检测
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以肉、蛋、乳为主的动物性食品是人类赖以生存、劳动和创造文明必不可缺的基本物质,它提供了比植物性食品优越得多的营养素。但是在贮藏过程中随着贮藏时间的延长,畜产品的新鲜度及品质都会发生很大的变化。国标检测畜产品新鲜度的传统方法如挥发性盐基氮、pH值、菌落总数等与贮藏时间有显著性关系,但往往检测时间长,样品预处理复杂,破坏样品,很难适应短时间内获取大量样品成分的市场需求,可见建立一套食品贮藏时间的快速检测方法对保障食品安全有着非常重要的意义。本文以快速便捷的电子鼻作为检测仪器,将常温和冷藏条件下连续贮藏不同天数的鸡肉、鸡蛋和羊奶作为研究对象,主成分分析、线性判别分析、负荷加载分析、显著性分析和神经网络作为分析方法,分别对鸡肉和鸡蛋进行主成分分析、线性判别分析和负荷加载分析,对羊奶在主成分分析和线性判别分析的基础上深入探索,进行神经网络分析和理化指标酸度的显著性分析,具体研究结果如下:(1)主成分分析法(PCA)能够完全区分常温及冷藏条件下不同贮藏时间的鸡肉,利用线性判别分析(LDA)能够区分不同贮藏条件下鸡肉的贮藏时间,但部分数据有重叠,说明其挥发性成分相似。通过负荷加载分析(Loadings),可知W1W(硫化物)和W5S(氮氧化物)传感器在区分常温和冷藏鸡肉不同储藏时间过程中发挥了主要作用。(2)PCA和LDA方法均可以对不同贮藏时间的鸡蛋进行分类,可以通过PCA和LDA分析图中直观的得到分类结果。通过负荷加载分析(Loadings),可知W5S(氮氧化物)传感器在区分常温和冷藏鸡蛋不同储藏时间过程中发挥了主要作用。(3)PCA和LDA都能很好地区分室温及冷藏条件下不同贮藏时间的羊奶,而且LDA还可以体现出羊奶贮藏期间挥发性成分的变化趋势,并且与酸度的变化规律一致。综合PCA及LDA分析表明电子鼻利用挥发性成分的差异可以分别区分室温及冷藏条件下不同贮藏时间的羊奶。PCA双标图中比对常温和冷藏羊奶的空间分布情况,可以把羊奶分为新鲜、轻微腐败和腐败三大类。分析10个传感器对常温及冷藏羊奶1-6d的信号发现,对芳香类气味灵敏的传感器W1C,W3C和W5C的信号随贮藏时间延长而逐渐减弱,并且冷藏削弱了减弱的趋势;对腐败类气味灵敏的传感器W5S,W2W和W1W信号在贮藏1-6d则呈现上升趋势,冷藏条件同样抑制了上升的速度和响应值。采用BP神经网络和粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)预测不同贮藏时间的羊奶,常温羊奶的正确率分别90.00%和97.78%,冷藏羊奶的正确率分别为87.78%和95.56%。由于采用PSO算法预先对BP网络初始权值进行优化,并利用历史记录训练BP网络,使BP网络的收敛速度加快。算法简单易实现,可调参数少,能达到所要求的预测精度,网络仿真性能优于BP神经网络。研究结果表明,利用电子鼻对鸡肉、鸡蛋和羊奶贮藏时间的快速检测是可行的。
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 文献综述 | 第11-21页 |
1.1 选题的背景和意义 | 第11-13页 |
1.2 电子鼻对肉品新鲜度的研究现状 | 第13-14页 |
1.2.1 牛肉 | 第13页 |
1.2.2 猪肉 | 第13-14页 |
1.2.3.鱼肉 | 第14页 |
1.2.4.鸡肉 | 第14页 |
1.2.5 肉制品 | 第14页 |
1.3 电子鼻对乳品新鲜度的研究现状 | 第14-16页 |
1.3.1 在奶酪分类中的应用 | 第14页 |
1.3.2 在牛奶鉴别中的应用 | 第14-15页 |
1.3.3 产地分类 | 第15页 |
1.3.4 牛奶中的细菌分类 | 第15页 |
1.3.5 牛奶掺假 | 第15页 |
1.3.6 牛奶香料 | 第15-16页 |
1.4 电子鼻对蛋品新鲜度的研究现状 | 第16页 |
1.5 电子鼻分析方法概述 | 第16-19页 |
1.5.1 电子鼻概述 | 第16-17页 |
1.5.2 电子鼻工作原理 | 第17页 |
1.5.3 电子鼻工作过程 | 第17页 |
1.5.4 电子鼻的特点 | 第17-18页 |
1.5.5 电子鼻技术常用的分析方法 | 第18页 |
1.5.6 电子鼻技术与其他方法的结合 | 第18-19页 |
1.6 本课题研究目的、内容及技术路线 | 第19-21页 |
1.6.1 研究目的 | 第19页 |
1.6.2 研究内容 | 第19-20页 |
1.6.3 技术路线 | 第20-21页 |
第二章 电子鼻判定鸡肉、鸡蛋的贮藏时间 | 第21-31页 |
2.1 引言 | 第21页 |
2.2 电子鼻检测数据的提取 | 第21-23页 |
2.2.1 样品采集与制备 | 第21-22页 |
2.2.2 仪器与工作参数 | 第22页 |
2.2.3 电子鼻检测数据的采集 | 第22-23页 |
2.3 电子鼻判别鸡蛋、鸡肉的贮藏时间 | 第23-30页 |
2.3.1 样本的选取 | 第23页 |
2.3.2 分析方法 | 第23页 |
2.3.3 鸡肉的 PCA 和 LDA 分析 | 第23-27页 |
2.3.4 鸡蛋的 PCA 和 LDA 分析 | 第27-30页 |
2.4 小结 | 第30-31页 |
第三章 电子鼻判定羊奶的贮藏时间 | 第31-48页 |
3.1 引言 | 第31页 |
3.2 样品采集与试验方法 | 第31-32页 |
3.2.1 样品采集 | 第31-32页 |
3.2.2 仪器与设备 | 第32页 |
3.2.3 试验方法 | 第32页 |
3.3 电子鼻检测羊奶的数据处理与分析方法 | 第32-35页 |
3.3.1 主成分分析(PCA) | 第32-33页 |
3.3.2 线性判别分析(LDA) | 第33页 |
3.3.3 方差分析 | 第33页 |
3.3.4 神经网络分析 | 第33-35页 |
3.4 结果与分析 | 第35-47页 |
3.4.1 羊奶的 PCA 分析 | 第35-36页 |
3.4.2 羊奶的 LDA 分析 | 第36-38页 |
3.4.3 羊奶的酸度分析 | 第38页 |
3.4.4 羊奶的 PCA 双标图分析 | 第38-39页 |
3.4.5 传感器信号的分析 | 第39-41页 |
3.4.6 电子鼻结合神经网络预测羊奶贮藏时间 | 第41-47页 |
3.5 小结 | 第47-48页 |
第四章 结论、创新点与展望 | 第48-50页 |
4.1 结论 | 第48页 |
4.2 创新点 | 第48-49页 |
4.3 展望 | 第49-50页 |
参考文献 | 第50-53页 |
致谢 | 第53-54页 |
作者简介 | 第54页 |
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