作者：蒙万隆,郑丽敏,杨璐,程国栋,许姗姗 单位：北京一轻研究院有限公司 出版：《食品工业科技》2018年第07期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSPKJ2018070430 DOC编号：DOCSPKJ2018070439 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为预测不同肥瘦配比猪肉的新鲜度，对4℃恒温贮藏条件下的新鲜猪肉进行挥发性盐基总氮(Total Volatile Basic Nitrogen，TVB-N)检测和营养成分检测，同时利用电子鼻技术检测挥发性气味的信息。以传感器阵列特征值为自变量建立蛋白质、脂肪的回归预测模型，分别对不同肥瘦配比的猪肉样本建立不分类和分类2种TVB-N神经网络预测模型。结果表明：先分类再建立神经网络模型预测的效果更优，将样本进行二分类建立2个模型后，模型训练组的相关系数达0.994、0.985(p&lt；0.01)，预测组的相关系数达到0.984、0.979(p&lt；0.01)；模型的绝对误差小而且分布区间集中，训练组和预测组各有86%、62.6%的样本的绝对误差在0~1之间；训练组中没有绝对误差大于2.5的样本，预测组中仅有8.5%的样本绝对误差大于2.5。电子鼻传感器特征信号与TVB-N数据具有很强的相关性，电子鼻可以快速预测出不同肥瘦配比猪肉在贮藏期间TVB-N含量的变化，进而无损的评价猪肉的新鲜度。

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