可见/近红外技术与感官评价信息融合预测冷藏条件下罗非鱼TVB-N的研究

作者：史策; 孙立涛; 钱建平; 韩帅; 范蓓蕾; 杨信廷

来源：食品工业科技, 2017, 38(21): 268-273.

DOI：10.13386/j.issn1002-0306.2017.21.053

• 可见/近红外光谱技术
• 罗非鱼
• 新鲜度
• 预测模型
• 贮藏
• 信息融合

应用可见/近红外光谱技术与感官评价信息融合实现冷藏条件下有鳞罗非鱼不同部位鱼肉挥发性盐基氮(TVB-N)的预测。通过便携式近红外光谱仪采集有鳞罗非鱼胸部、中部和尾部鱼肉在3401063 nm的光谱数据,分别采用卷积平滑法、变量标准化、一阶(1st Der)和二阶(2nd Der)导数进行光谱预处理,利用连续投影算法(SPA)提取罗非鱼不同部位鱼肉的特征波长,建立鱼肉光谱与TVB-N偏最小二乘回归(PLSR)模型,结果表明尾部鱼肉的1st Der-SPA-PLSR模型预测均方根误差(RMSEP)=1.1295 mg/100 g,预测相关系数(Rp2)=0.8998,预测结果高于其胸部和中部鱼肉模型,并稍高于尾部鱼肉全波段模型。因此,选择尾部鱼肉作为罗非鱼光谱采样区域。为进一步提高模型预测准确性,将尾部鱼肉特征光谱数据与感官评价进行信息融合。通过对比尾部鱼肉光谱、尾部鱼肉光谱与感官评价融合的SPA-PLSR、SPA-BP神经网络和SPA-偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,结果表明,尾部光谱和感官评价信息融合的SPA-LS-SVM模型预测结果为RMSEP=0.9701 mg/100 g,Rp2=0.9255,能更准确预测罗非鱼冷藏条件下TVB-N变化。为冷藏过程中罗非鱼新鲜度预测方法提供了新的思路。

• 出版日期2017
• 单位自动化学院; 国家农业信息化工程技术研究中心; 北京农业信息技术研究中心; 天津科技大学