基于可视嗅觉指纹技术的水产品新鲜度快速表征

• 作者: 管彬彬 陈彬
• 来源期刊: 食品与发酵工业
• 关键词: 水产品 可视嗅觉指纹技术 新鲜度 表征 误差反向传播人工神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 生产与科研经验
• 页码范围: 171-175
• 页数: 5页
• 字数: 3962字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.019113

摘要

通过自制的可视嗅觉指纹技术系统跟踪了不同储藏时间下的对虾、梭子蟹和小黄鱼的挥发性气体成分变化.通过色敏传感器阵列对不同水产品的挥发性气体进行了整体表征,并通过主成分分析(principal component analysis,PCA)呈现水产品储藏过程的气味变化趋势;然后通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)定性识别了对虾、梭子蟹和小黄鱼的新鲜度.结果 表明,新鲜对虾的识别率为94.44％,腐败对虾的识别率为93.75％,新鲜小黄鱼的识别率为95％,腐败小黄鱼的识别率为100％,新鲜梭子蟹的识别率为100％,腐败梭子蟹的识别率为92.31％;利用该技术结合误差反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)模型来定量预测水产品中的挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVBN)含量,该模型与半微量定氮法测定对虾、梭子蟹和小黄鱼中TVBN含量的相关系数分别为0.988 4、0.995 4、0.983 8,结果表明,该技术可用于水产品新鲜度的快速表征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管彬彬		8	7	1.0	2.0
2	陈彬		13	12	2.0	3.0