论文摘要
三文鱼肉质鲜美、营养丰富,尽管价格昂贵,却深受广大消费者喜爱, 2017年我国三文鱼进口额达3.5亿美元。近年来不法商贩为追求高额利润导致三文鱼消费市场"以假乱真"、"以次充好"的问题日益突出,主要表现为:（1）以价格低廉、外观相似的淡水虹鳟、大马哈鱼、太平洋鲑鱼等冒充价格高、消费者认可度高的挪威三文鱼;（2）将低成本、低品质的冰冻三文鱼（-18℃储运、保质期长、组织结构被冰晶破坏、口感风味破坏严重）化冻后冒充高成本、高品质的冰鲜三文鱼（0～4℃储运、保质期短、无冰晶产生、口感风味最大限度保持）;（3）将次新鲜的三文鱼冒充新鲜三文鱼。针对三文鱼品质感官检测误差大、理化检测耗时费力的不足,拟研究一种基于近红外光谱（NIRs）特征的真品/伪品三文鱼、冰鲜/冻融三文鱼、新鲜/次新鲜三文鱼快速鉴别方法。首先采集真品（挪威三文鱼）/伪品（淡水虹鳟、大马哈鱼和太平洋鲑鱼）三文鱼、冰鲜（冰鲜1, 3和5 d）/冻融（冰冻15, 30和45 d并化冻）三文鱼和新鲜/次新鲜（冰鲜保藏0, 2, 4, 6和8 d）三文鱼样品的NIRs信息,并将不同储藏天数的冰鲜三文鱼以国标法测定其TVB-N含量。原始光谱经标准正态变量变换（SNV）等方法预处理后,分别使用主成分分析（PCA）和遗传算法（GA）进行光谱数据降维及特征波长筛选。最后,结合K-最近邻法（KNN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）对真品/伪品三文鱼和冰鲜/冻融三文鱼构建识别模型;结合联合区间偏最小二乘法（Si-PLS）对新鲜/次新鲜三文鱼构建TVB-N预测模型。建模结果表明:真品/伪品三文鱼LS-SVM定性识别模型对应的测试集识别率达97.50%,冰鲜/冻融三文鱼LS-SVM定性识别模型对应的测试集识别率达98.89%; TVB-N对应的Si-PLS定量检测模型的预测集相关系数为0.864 1,基于TVB-N预测值建立的三文鱼新鲜度定性鉴别模型对应的测试集准确率为90.00%。研究结果表明,利用近红外光谱特征结合化学计量学方法能够快速、无损检测真品/伪品三文鱼、冰鲜/冻融三文鱼和新鲜/次新鲜三文鱼,实现三文鱼品质多指标快速检测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 石吉勇,李文亭,邹小波,张芳,陈颖
关键词: 三文鱼品质,近红外,化学计量学,多指标,快速检测
来源: 光谱学与光谱分析 2019年07期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,轻工业手工业
单位: 江苏大学食品与生物工程学院,中国检验检疫科学研究院
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFD0401104),国家自然科学基金项目(31772073,31671844),江苏省重点研发计划项目(BE2016306),江苏省六大人才高峰项目(GDZB-016)资助
分类号: O657.33;TS254.7
页码: 2244-2249
总页数: 6
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