电子鼻定量检测淡水鱼新鲜度的方法研究

• 作者: 杨春兰 薛大为
• 来源期刊: 食品与发酵工业
• 关键词: 电子鼻 淡水鱼 新鲜度 挥发性盐基氮 多元线性回归 主成分回归 反向传播神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 分析与检测
• 页码范围: 211-216
• 页数: 6页
• 字数: 3970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201612036

摘要

挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值是定量评价淡水鱼新鲜度的重要指标之一,为了寻求更加准确检测TVB-N值的有效方法,自行设计了电子鼻系统.该系统由金属氧化物感器阵列、数据采集卡、信号调理电路以及数据采集与处理程序构成.以鲢鱼为研究对象,利用电子鼻系统对其新鲜度进行检测.以传感器阵列响应值作为自变量,以鱼肉TVB-N值作为因变量,分别采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)和反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)建立了TVB-N值的预测模型.通过测试样本对3种模型进行验证,MLR预测模型对TVB-N的预测值与测量值之间的相关系数R、预测标准误差SEP、最大误差百分比RE-max及平均误差百分比RE-mean分别为0.65、5.11、7.45％和5.04％;PCR预测模型分别为0.80、2.77、5.64％和3.15％;BPNN预测模型分别为0.97、1.56、3.51％和2.18％.结果表明:BPNN预测模型性能最优,PCR预测模型性能次之,MLR预测模型性能最差.该研究为定量化检测淡水鱼新鲜度的检测提供了一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛大为	蚌埠学院电子与电气工程系	39	90	5.0	7.0
2	杨春兰	蚌埠学院电子与电气工程系	36	70	5.0	6.0