鸡肉中假单胞菌的近红外光谱快速识别

• 作者: 孙浩 王名星 范冲 赵杰文 郭志明 陈全胜
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 化学
• 关键词: 鸡肉 近红外光谱 假单胞菌 主成分分析 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 328-334
• 页数: 7页
• 分类号: O657.33
• 字数: 5144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.08.039

摘要

假单胞菌是鸡肉腐败最主要的致腐菌,为了快速识别鸡肉中的假单胞菌,首先从腐败鸡肉中分离并筛选出致腐菌,进一步利用聚合酶链反应技术对目标菌株进行生物学鉴别(分别为盖氏假单胞菌、嗜冷假单胞菌、莓实假单胞菌和荧光假单胞菌);配置鉴定的4种假单胞菌和等体积混合的4种假单胞菌菌液,采集菌液近红外透射光谱信息;然后运用标准正态变量变换对光谱进行预处理,利用联合区间偏最小二乘法筛选出特征波段;最后有比较地运用K最近邻法、最小二乘支持向量机和反向传播人工神经网络建立5种假单胞菌菌液的近红外光谱分类识别模型.其中反向传播人工神经网络模型预测效果最佳,其训练集和预测集的识别率分别为99.17％和95.00％.研究结果表明,近红外光谱结合反向传播人工神经网络可以快速识别鸡肉中的假单胞菌.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵杰文	江苏大学食品与生物工程学院	195	5281	41.0	62.0
2	陈全胜	江苏大学食品与生物工程学院	74	2140	28.0	45.0
3	孙浩	江苏大学食品与生物工程学院	62	130	6.0	7.0
4	郭志明	江苏大学食品与生物工程学院	20	188	7.0	13.0
5	王名星	江苏大学食品与生物工程学院	1	7	1.0	1.0
6	范冲	江苏大学食品与生物工程学院	1	7	1.0	1.0