【摘 要】
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长期以来,肉类食品是人类饮食中最重要的一类食物。随着人民生活水平的提高,人们对口感爽滑,肥而不腻的三文鱼需求越来越大。因此,三文鱼的品质安全是关系着我国民生的大事,三文鱼新鲜度检测对于我国的食品安全有着重大意义。由于传统的理化分析过程较为繁琐,周期较长等缺点,如何能够快速、精准的检测三文鱼新鲜度是一项重要且有意义的研究。本文以智利三文鱼为研究对象,利用拉曼光谱仪和近红外光谱仪分别采集三文鱼鱼肉的光
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长期以来,肉类食品是人类饮食中最重要的一类食物。随着人民生活水平的提高,人们对口感爽滑,肥而不腻的三文鱼需求越来越大。因此,三文鱼的品质安全是关系着我国民生的大事,三文鱼新鲜度检测对于我国的食品安全有着重大意义。由于传统的理化分析过程较为繁琐,周期较长等缺点,如何能够快速、精准的检测三文鱼新鲜度是一项重要且有意义的研究。本文以智利三文鱼为研究对象,利用拉曼光谱仪和近红外光谱仪分别采集三文鱼鱼肉的光谱信息,通过拉曼光谱技术、近红外光谱技术和光谱融合技术,分别建立三文鱼贮藏时间的LSTM神经网络预测模型,实现三文鱼新鲜度的快速无损检测和评价。本文主要完成以下工作:（1）选择-18℃、4℃和20℃为试验温度,确定菌落总数和挥发性盐基氮为三文鱼新鲜度评价指标,研究三文鱼贮藏期间菌落总数和挥发性盐基氮的变化规律和不同贮藏温度对其变化速度的影响。结果表明:菌落总数和挥发性盐基氮都是随着贮藏时间的增加而增加,其中挥发性盐基氮增长较快。两种评价指标在-18℃贮藏温度下增长最为缓慢,20℃贮藏环境下,呈现爆炸式增长,并且在贮藏的中后期,增长速度都越来越快。（2）以贮藏在-18℃、4℃和20℃温度下的智利三文鱼为研究对象,应用拉曼光谱技术对三文鱼贮藏时间的检测进行研究。研究不同拉曼光谱波段对预测模型的影响;研究不同的光谱预处理方法对预测模型的影响;研究不同预测模型的性能和精度,建立高精度、高性能的三文鱼贮藏时间预测模型。结果表明:以1000～1500cm-1为最佳光谱波段,进行光谱预处理后,LSTM神经网络预测模型的性能和精度最佳。-18℃贮藏温度下,预测模型的决定系数R~2=0.9968,均方根误差RMSE=0.24,准确率为96.5%;4℃贮藏温度下,模型的决定系数R~2=0.9971,均方根误差RMSE=0.24,准确率为95%;20℃贮藏温度下,模型的决定系数R~2=0.9990,均方根误差RMSE=0.06,准确率为100%。（3）以贮藏在-18℃、4℃和20℃温度下的三文鱼为研究对象,应用近红外光谱技术对三文鱼贮藏时间的检测进行研究。研究不同主成分数的PCA降维处理对预测模型的影响;研究不同的预测模型的性能和精度,建立准确的三文鱼贮藏时间预测模型;比较和分析拉曼光谱和近红外光谱建立的模型精度。结果表明:以主成分数为2的PCA降维处理后LSTM预测模型精度最高。-18℃贮藏温度下,预测模型的决定系数R~2=0.9836,均方根误差RMSE=0.56,准确率为83.1%;4℃贮藏温度下,模型的决定系数R~2=0.9735,均方根误差RMSE=0.74,准确率为84.6%;20℃贮藏温度下,模型的决定系数R~2=0.9931,均方根误差RMSE=0.14,准确率为100%。与近红外光谱建立的预测模型相比,拉曼光谱建立的模型精度更高。（4）以贮藏在-18℃和4℃温度下的三文鱼为研究对象,应用拉曼光谱融合近红外光谱技术对三文鱼贮藏时间的检测进行研究。研究不同的光谱预处理方法对预测模型的影响;研究不同的预测模型的性能和精度,建立准确的三文鱼贮藏时间预测模型;对光谱融合前和融合后的预测模型精度和性能进行对比。结果表明:采用归一化结合PCA降维处理后,LSTM神经网络预测模型的性能和精度最佳。在-18℃贮藏温度下,模型决定系数R~2=0.9984,均方根误差RMSE=0.18,准确率为98.8%;在4℃贮藏温度下,融合光谱的模型决定系数R~2=0.9981,均方根误差RMSE=0.19,准确率为98.5%。融合后光谱的预测模型性能和精度都要比融合前的高。
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