水产品货架期质量预测模型的研究进展

【背景】全球每年约有35%的水产品在从捕捞到消费的过程中遭到损失或浪费,这不仅对经济造成巨大损失,还对环境带来不利影响。【目的】为减少这些不利影响,制造商需要在每个阶段提供关于食品货架期的准确信息。准确的货架期信息对于优化供应链管理、提高食品安全性和减少浪费至关重要。本文旨在对现有的货架期模型进行分类和分析,详述这些模型在水产品领域的应用,以帮助行业更好地了解和使用这些模型,从而提升水产品质量监测和管理水平。【方法】通过文献回顾和案例分析,详细介绍了常用模型的应用背景和特点。特别关注这些模型在水产品领域的具体应用,重点介绍了预测食品新鲜度指数和货架期的模型。通过比较不同模型的优缺点,探讨其在实际应用中的效果和潜力。【结论】研究发现,目前用于监测食品质量的模型种类繁多,每种模型都有其独特的应用背景和特点。常用的货架期模型包括动力学模型、神经网络、加速有效期测试和偏最小二乘回归模型。在水产品领域,这些模型被广泛应用于预测鱼类、贝类和甲壳类等产品的货架期,帮助企业优化供应链管理和减少损失。未来的研究应关注货架期模型在水产品领域的进一步推广,特别是新模型的发展和多元分析方法的应用。【展望】通过实时食品质量监测,可以筛选出更可靠的运输、加工和包装方法,从而减少损失、提高效益。结合物联网和人工智能技术,以实现实时监测和预测。通过这些努力,可以大大减少水产品在供应链各环节的损失和浪费,提高整个行业的经济效益和可持续发展水平。

基于线上+线下混合模式的认识实习改革研究

随着信息技术的高速发展,以及疫情形势下对认识实习开展方式的考究,对传统教学模式下的认识实习进行改革,以所在交通设备专业为例,提出基于线上+线下混合模式的本科认识实习改革模式研究,线上聘请多位现场生产单位、运维单位内经验丰富知识储备足够的专家开展专题讲座,并利用网络资源开展视频教学,线下开展运营和生产单位实地实习,嵌入虚拟现实技术辅助教学,综合课程设计激发学生创新能力,在一定程度上提升认识实习的效率,为高校的实习模式提供借鉴。