虹鱒魚產(chǎn)地溯源技術(shù)研究.pdf

1、隨著食品安全問題在我國屢次發(fā)生以及消費(fèi)者的飲食習(xí)慣不斷改變、安全意識(shí)不斷增強(qiáng)，食品的產(chǎn)地來源問題越來越為消費(fèi)者所重視。食品的產(chǎn)地來源既有利于保護(hù)具有地方特色的食品的可持續(xù)性，幫助消費(fèi)者更清楚地認(rèn)識(shí)產(chǎn)品的特色和真?zhèn)涡畔ⅲ_保加工企業(yè)的良性競爭，又能有效的防止食品安全問題的發(fā)生，一旦來源發(fā)生質(zhì)量問題即可隨時(shí)召回。因此食品產(chǎn)地溯源制度成為食品質(zhì)量安全追溯制度中重要的組成部分。虹鱒魚作為近年來最受歡迎的水產(chǎn)品之一，擁有廣泛的國際性市場，是我國重

2、要的進(jìn)出口貿(mào)易水產(chǎn)品。ABG Sundal Collier分析師Georg Liasjo很有信心的表示，未來20年內(nèi)中國養(yǎng)殖虹鱒魚產(chǎn)量將達(dá)到100000噸，使之成為全球主要的虹鱒魚生產(chǎn)國之一。同時(shí)，虹鱒魚產(chǎn)品在全球市場的銷量將有顯著提高，不僅僅因?yàn)樗旧砭哂械摹皶r(shí)尚性”，其健康美味會(huì)使之成為居民餐桌上的常見食品。因此為了使市場監(jiān)管更簡潔透明，研究建立一種快速、準(zhǔn)確的虹鱒魚產(chǎn)地溯源尤為重要，同時(shí)對(duì)于保障食品安全也提供了技術(shù)保障。
　

3、　本研究以凍虹鱒魚片作為研究對(duì)象，利用NIRS技術(shù)對(duì)山東、黑龍江、湖北和青海四大產(chǎn)區(qū)虹鱒魚進(jìn)行了產(chǎn)地溯源分析研究，分別建立了近紅外溯源模型SIMCA、SVM和ANN，利用穩(wěn)定性同位素指紋技術(shù)，選用δ2H、δ13C和δ15N同位素指標(biāo)對(duì)虹鱒魚進(jìn)行產(chǎn)地溯源，從而分析了產(chǎn)地判別的可行性。
　　結(jié)果顯示近紅外光譜技術(shù)和同位素指紋技術(shù)均可作為產(chǎn)地溯源的切實(shí)有效的方法，最終研究結(jié)果如下：
　　(1)通過NIRS結(jié)合SIMCA模式識(shí)別方法

4、溯源不同產(chǎn)地虹鱒魚的研究。結(jié)果表明，在4000-10000cm-1波長范圍內(nèi)，運(yùn)用5點(diǎn)平滑(Smooth)與多元散射校正(MSC)進(jìn)行預(yù)處理，四個(gè)虹鱒魚產(chǎn)地模型山東的主成分為5，黑龍江為6，湖北為7，青海為5時(shí)，可以通過SIMCA模式識(shí)別法建立模型，溯源虹鱒魚產(chǎn)地，且結(jié)果令人滿意；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，山東的校正集模型識(shí)別率為93％，黑龍江、湖北和青海三個(gè)省的校正集模型識(shí)別率則均為100%，拒絕率山東為99%，其余三省為100%；SIMCA驗(yàn)證

5、集模型的識(shí)別率山東為100%，黑龍江為84%、湖北為85%，青海為86%，四個(gè)產(chǎn)地的虹鱒魚SIMCA模型拒絕率均為100%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，虹鱒魚通過近紅外光譜測試分析并結(jié)合SIMCA模式識(shí)別法可以溯源虹鱒魚產(chǎn)地，模型結(jié)果令人滿意。
　　(2)采用NIRS結(jié)合SVM模式識(shí)別方法，建立了不同產(chǎn)地虹鱒魚溯源模型。以徑向基(RBF)為核函數(shù)，在原始光譜、MSC光譜、SNV光譜和一階導(dǎo)光譜四種不同的光譜輸入量下，調(diào)節(jié)懲罰系數(shù)C和寬度參量γ兩

6、個(gè)核參數(shù)，溯源虹鱒魚的產(chǎn)地，結(jié)果令人滿意。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)輸入量為 MSC處理光譜時(shí)（懲罰系數(shù)C=10000，寬度參量γ=0.01），則虹鱒魚四個(gè)產(chǎn)地的支持向量個(gè)數(shù)較少，分別為9、9、16、7，其校正集的正確分類率是100%，驗(yàn)證集的正確分類率也為100%，四個(gè)虹鱒魚產(chǎn)地的校正集和驗(yàn)證集模型的正確分類率也均為100%。實(shí)驗(yàn)表明，可以通過支持向量機(jī)結(jié)合近紅外光譜技術(shù)建立虹鱒魚產(chǎn)地溯源模型，同時(shí)對(duì)支持向量機(jī)運(yùn)用于近紅外光譜分析中提供了技術(shù)支

7、撐和數(shù)據(jù)支持。
　　(3)采用NIRS技術(shù)結(jié)合BP-ANN模式識(shí)別方法，追溯不同虹鱒魚的產(chǎn)地。實(shí)驗(yàn)中通過利用MSC預(yù)處理光譜后，結(jié)合PCA作為BP-ANN的輸入向量，當(dāng)輸入層、隱藏層、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為8、6、4時(shí)，建模效果最佳，山東、黑龍江、湖北、青海四個(gè)產(chǎn)地虹鱒魚校正集和驗(yàn)證集模型的正確分類率均達(dá)到100%，說明利用BP-ANN模式識(shí)別方法建立產(chǎn)地溯源模型是可行的。
　?。?）通過對(duì)SIMCA、SVM和ANN三種不同的模

8、式識(shí)別方法進(jìn)行分析，比較不同模型的正確分類率，實(shí)驗(yàn)表明SVM和ANN兩種模式識(shí)別模型的正確分類率皆為100%，均高于SIMCA模式識(shí)別的建模效果。實(shí)驗(yàn)表明SVM和ANN兩種模式識(shí)別法運(yùn)用于非線性問題的模型上效果比SIMCA模式識(shí)別方法好。（兩段變一段了，后面的序號(hào)也出了問題，后面應(yīng)該是5，序號(hào)4的字體不對(duì)了）
　　(4)通過單一同位素指標(biāo)對(duì)虹鱒魚產(chǎn)地來源的正確判別率實(shí)驗(yàn)可以看出氫同位素對(duì)虹鱒魚產(chǎn)地的判別效果最好，其正確判別率為84