为了研究运输时间和温度对生猪应激及猪肉品质的影响,该文以三元杂交猪杜长大为研究对象,测定了运输前、运输3、6、9h以及运输温度-10~0℃、0~10℃、10~20℃、20~30℃等条件下生猪的血液生化指标、宰后猪肉p H值、肉色等指标。结果表明...为了研究运输时间和温度对生猪应激及猪肉品质的影响,该文以三元杂交猪杜长大为研究对象,测定了运输前、运输3、6、9h以及运输温度-10~0℃、0~10℃、10~20℃、20~30℃等条件下生猪的血液生化指标、宰后猪肉p H值、肉色等指标。结果表明：运输6 h后三元猪出现应激反应,9 h以后应激反应显著增强（P〈0.05）,运输6 h以上三元猪与运输3 h相比,宰后45 min p H值显著降低（P〈0.05）,肉色分级显著升高（P〈0.05）,肉品质降低;运输温度低于10℃时三元猪出现应激反应,-10~0℃时应激反应显著增强（P〈0.05）,-10~0℃和20~30℃条件下宰后24 h p H值显著高于0~10℃和10~20℃（P〈0.05）,肉品质降低。因此,为防止生猪运输应激及改善猪肉品质,生猪运输时间应小于6 h,运输温度为10~20℃。该研究结果对屠宰行业减少生猪应激提高猪肉品质提供参考。展开更多
应用便携式近红外光谱仪采集320份生鲜猪肉在近红外光谱中波区的光谱信息,采用不同优化方法建立猪肉胆固醇预测模型,并对异常样品的剔除及组合预处理方法对模型性能的改善进行了分析。研究表明:通过对异常值的二次剔除,并使用SG一阶导数...应用便携式近红外光谱仪采集320份生鲜猪肉在近红外光谱中波区的光谱信息,采用不同优化方法建立猪肉胆固醇预测模型,并对异常样品的剔除及组合预处理方法对模型性能的改善进行了分析。研究表明:通过对异常值的二次剔除,并使用SG一阶导数(savitzky-golay first derivative,SG 1st D)、SG平滑(savitzky-golay smoothing,SGS)和正交信号校正(OSC)的组合预处理方法,可获得最佳生鲜猪肉胆固醇预测模型,其参数如下:校正集相关系数(Rc)=0.9137,校正标准差(standard error of calibration,SEC)=2.5607,验证集相关系数(Rp)=0.656 7,预测标准差(standard error of prediction,SEP)=4.985 5,主因子数(principal factor,PF)=4,范围误差比(ratio of performance to standard deviation,RPD)=2.5032,相对预测标准差(relative standard error of prediction,RSEP)=8.625 4%,SEP/SEC=1.946 8,说明模型在近红外光谱中波区对猪肉胆固醇的分辨能力和预测准确度较好,通过向校正集中补充代表性样品可使模型稳健性进一步改善。对检验集样品预测值(prediction value,PV)与参比值(reference value,RV)的t检验显示二者之间无显著性差异(p>0.05),检验集样品总体预测准确率为62.5%,其中50~70mg·(100g)-1区段的局部预测准确率达到91.7%,可以用于生鲜猪肉胆固醇浓度的在线快速初步定量分析。该研究将便携式近红外光谱用于在近红外中波区对生鲜猪肉及肉制品中胆固醇浓度的分析和检测,通过进一步的研究和改进,可将其应用于产品的原料分级、品质和过程控制及市售产品的抽检等。展开更多
以市售新鲜冷藏(4℃)鸡胸肉为研究对象,采集鸡胸肉表面的高光谱(400~1 100 nm)图像信息,采用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)建立菌落总数预测模型,采用不同预处理方法提高模型的预测准确性和稳健性,实现快速无...以市售新鲜冷藏(4℃)鸡胸肉为研究对象,采集鸡胸肉表面的高光谱(400~1 100 nm)图像信息,采用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)建立菌落总数预测模型,采用不同预处理方法提高模型的预测准确性和稳健性,实现快速无损检测生鲜鸡胸菌落总数的目的。结果表明:标准变量变换(standard normalized variate,SNV)预处理后,模型性能最佳。模型的校正标准差(standard error of calibration,s_(EC))和验证标准差(standard error of prediction,s_(EP))分别为0.40和0.57,s_(EP)/s_(EC)为1.08,校正集相关系数(correlation coefficient of prediction,R_C)和验证集相关系数(correlation coeffic ient of prediction,R_P)分别为0.93和0.86;且应用最佳模型可有效预测样品菌落总数的分布地图。展开更多
文摘为了研究运输时间和温度对生猪应激及猪肉品质的影响,该文以三元杂交猪杜长大为研究对象,测定了运输前、运输3、6、9h以及运输温度-10~0℃、0~10℃、10~20℃、20~30℃等条件下生猪的血液生化指标、宰后猪肉p H值、肉色等指标。结果表明：运输6 h后三元猪出现应激反应,9 h以后应激反应显著增强（P〈0.05）,运输6 h以上三元猪与运输3 h相比,宰后45 min p H值显著降低（P〈0.05）,肉色分级显著升高（P〈0.05）,肉品质降低;运输温度低于10℃时三元猪出现应激反应,-10~0℃时应激反应显著增强（P〈0.05）,-10~0℃和20~30℃条件下宰后24 h p H值显著高于0~10℃和10~20℃（P〈0.05）,肉品质降低。因此,为防止生猪运输应激及改善猪肉品质,生猪运输时间应小于6 h,运输温度为10~20℃。该研究结果对屠宰行业减少生猪应激提高猪肉品质提供参考。
文摘应用便携式近红外光谱仪采集320份生鲜猪肉在近红外光谱中波区的光谱信息,采用不同优化方法建立猪肉胆固醇预测模型,并对异常样品的剔除及组合预处理方法对模型性能的改善进行了分析。研究表明:通过对异常值的二次剔除,并使用SG一阶导数(savitzky-golay first derivative,SG 1st D)、SG平滑(savitzky-golay smoothing,SGS)和正交信号校正(OSC)的组合预处理方法,可获得最佳生鲜猪肉胆固醇预测模型,其参数如下:校正集相关系数(Rc)=0.9137,校正标准差(standard error of calibration,SEC)=2.5607,验证集相关系数(Rp)=0.656 7,预测标准差(standard error of prediction,SEP)=4.985 5,主因子数(principal factor,PF)=4,范围误差比(ratio of performance to standard deviation,RPD)=2.5032,相对预测标准差(relative standard error of prediction,RSEP)=8.625 4%,SEP/SEC=1.946 8,说明模型在近红外光谱中波区对猪肉胆固醇的分辨能力和预测准确度较好,通过向校正集中补充代表性样品可使模型稳健性进一步改善。对检验集样品预测值(prediction value,PV)与参比值(reference value,RV)的t检验显示二者之间无显著性差异(p>0.05),检验集样品总体预测准确率为62.5%,其中50~70mg·(100g)-1区段的局部预测准确率达到91.7%,可以用于生鲜猪肉胆固醇浓度的在线快速初步定量分析。该研究将便携式近红外光谱用于在近红外中波区对生鲜猪肉及肉制品中胆固醇浓度的分析和检测,通过进一步的研究和改进,可将其应用于产品的原料分级、品质和过程控制及市售产品的抽检等。
文摘以市售新鲜冷藏(4℃)鸡胸肉为研究对象,采集鸡胸肉表面的高光谱(400~1 100 nm)图像信息,采用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)建立菌落总数预测模型,采用不同预处理方法提高模型的预测准确性和稳健性,实现快速无损检测生鲜鸡胸菌落总数的目的。结果表明:标准变量变换(standard normalized variate,SNV)预处理后,模型性能最佳。模型的校正标准差(standard error of calibration,s_(EC))和验证标准差(standard error of prediction,s_(EP))分别为0.40和0.57,s_(EP)/s_(EC)为1.08,校正集相关系数(correlation coefficient of prediction,R_C)和验证集相关系数(correlation coeffic ient of prediction,R_P)分别为0.93和0.86;且应用最佳模型可有效预测样品菌落总数的分布地图。
