2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、豬肉新鮮度的快速、無損檢測對(duì)肉品質(zhì)量控制、保證消費(fèi)者安全具有重要意義。通常情況下,細(xì)菌總數(shù)(TVC)是評(píng)價(jià)肉品新鮮度的一個(gè)常用指標(biāo),本研究利用高光譜成像和嗅覺可視化等無損檢測技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)豬肉中TVC快速檢測和致腐菌分類鑒別。具體的研究內(nèi)容如下:
  1.基于嗅覺可視化技術(shù)的豬肉貯藏過程中細(xì)菌總數(shù)(TVC)的無損檢測。試驗(yàn)將12種篩選出的氣敏材料固定到硅膠板上,制成可視化傳感器陣列。利用掃描儀獲取陣列與豬肉樣本揮發(fā)性氣味反應(yīng)前后圖像

2、信息。以前后陣列顏色變化作為特征值。構(gòu)建線性判別分析(LDA)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPANN)定性模型。結(jié)果顯示,BPANN模型識(shí)別結(jié)果優(yōu)于LDA,訓(xùn)練集、預(yù)測集識(shí)別率分別為100%和96.9%。構(gòu)建BPANN定量模型對(duì)豬肉中TVC進(jìn)行檢測,結(jié)果顯示,BPANN模型預(yù)測集相關(guān)性系數(shù)為0.803,預(yù)測均方根誤差為2.902 lg(CFU/g)。研究結(jié)果為嗅覺可視化技術(shù)對(duì)肉品中TVC檢測提供理論依據(jù)。
  2.基于多信息融合的豬肉貯藏過程

3、中細(xì)菌總數(shù)(TVC)的無損檢測??紤]到單一檢測技術(shù)存在的局限性,本文進(jìn)一步采用融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)豬肉TVC的無損檢測。實(shí)驗(yàn)利用嗅覺可視化技術(shù)和高光譜圖像技術(shù)分別獲取豬肉的氣味信息和光譜圖像信息,分別提取出36個(gè)顏色和30個(gè)紋理特征變量進(jìn)行特征層數(shù)據(jù)融合,通過主成分(PCA)提取最佳的因子作為模型輸入,建立BPANN和BP-Adaboost預(yù)測模型,結(jié)果表明,兩種技術(shù)融合的模型要優(yōu)于單一技術(shù)模型,而基于兩技術(shù)融合的BP-Adaboost模型對(duì)豬

4、肉TVC含量預(yù)測結(jié)果最佳,預(yù)測集相關(guān)性系數(shù)為0.914,預(yù)測均方根誤差為0.7954 lg(CFU/g)。結(jié)果表明,采用融合技術(shù)模型檢測豬肉TVC是可行的,且較于單一技術(shù)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性均有所提升。
  3.基于嗅覺可視化技術(shù)的豬肉優(yōu)勢致腐菌分類鑒別。本試驗(yàn)以豬肉中優(yōu)勢致腐菌PS1、J4、P3 and P5為研究對(duì)象。用色敏型嗅覺傳感器分別獲取四種菌在培養(yǎng)過程中產(chǎn)生的揮發(fā)性氣體信息,并借助PCA和LDA方法對(duì)4種致腐菌進(jìn)行分類

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