不同贮藏温度下稻花鸡肉优势腐败菌变化及Arrhenius货架期预测模型的建立

为获得稻花鸡肉腐败菌的Arrhenius货架期预测模型,采用培养基初步筛选与16S rDNA全基因序列鉴定优势腐败菌,研究不同贮藏温度(25、4、0℃)下优势腐败菌和菌落总数的生长变化,通过化学反应动力学方程构建菌落总数、假单胞菌和沙雷氏菌货架期预测模型并进行验证。结果表明,稻花鸡肉在贮藏过程中逐渐占主导地位的优势腐败菌是假单胞菌属莓实假单胞菌和肠杆菌科沙雷氏菌属液化沙雷氏菌。稻花鸡肉25℃常温贮藏下货架期不超过0.5 d,腐败中后期沙雷氏菌占主导地位,4℃冷藏保鲜货架期不超过4 d,假单胞菌和沙雷氏菌均随贮藏时间的延长呈增长趋势,0℃冰温贮藏货架期不超过10 d,贮藏后期假单胞菌和沙雷氏菌差异性不显著。利用菌落总数、假单胞菌、沙雷氏菌3个指标建立货架期预测模型,3种货架期预测模型预测值与实测值对比,平均相对误差均在允许范围内,预测效果最佳的是假单胞菌货架期预测模型。菌落总数、假单胞菌和沙雷氏菌货架期预测模型均能对稻花鸡肉的货架期进行真实预测。

基于机器学习算法构建酱卤肉货架期预测模型

将机器学习算法和文本挖掘融入酱卤肉制品货架期预测中,基于对文献数据库中酱卤肉制品的货架期及其影响因素(包装方式、储藏方式、保鲜剂和二次杀菌)进行收集,构建原始数据集;通过比较多种编码方法(JamesStein、BaseNEncoder、TargetEncoder、OrdinalEncoder、PolynomialEncoder),选择效果较好的JamesStein编码作为分类型特征变量的编码方式。通过比较多种机器学习算法(包括随机森林算法、K最近邻算法、逻辑回归、XGboost和多层感知机分类器),结果显示最优模型为随机森林算法[其准确度为0.95、精确度为0.97、曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.99,F1-score 0.91]。通过对酱牛肉和盐水鸭的实际样品测试分析,发现该模型在预测不同酱卤肉制品的货架期方面均具有较高的准确性。此外,该文从另一个角度验证储藏温度、包装方式、保鲜剂和二次杀菌等因素对酱卤肉制品货架期的显著影响。

高功率脉冲微波处理河蟹肉货架期预测模型的建立

目的探究不同温度贮藏过程中河蟹肉品质变化及货架期预测模型。方法将河蟹肉经过高功率脉冲微波处理后,设置不同温度(4、15、25℃)贮藏,测定河蟹肉在贮藏期间菌落总数(total viable count,TVC)、挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)和硫代巴比妥酸值(thiobarbituric acid reactive substance,TBARS)的变化,并做感官评定。以TVC和TVB-N为指标建立动力学模型,并结合Arrhenius方程构建河蟹肉的货架期预测模型。结果以TVC和TVB-N为指标建立的货架期预测方程分别为t=(lnC_(t)-lnC_(0))/[3.54×10^(7)exp(-46650/RT)]和t=(lnC_(t)-lnC_(0))/[2.03×10^(7)exp(-42750/RT)]。经验证,模型预测值与实测值的相对误差值均在10%以内。结论表明所建立的货架期预测模型能够比较准确地预测河蟹肉在4~25℃贮藏温度范围内的货架期,为实际生产提供理论依据。

新型复合保鲜贮藏方法对鲜参切片品质的影响及货架期预测

目的:探究一种新型复合保鲜贮藏方法,预测鲜参切片的货架期。方法:应用酸性氧化电位水杀菌、真空包装、低温等离子体杀菌等技术复合处理鲜参切片,然后分别在-2、4、25和36℃进行贮藏,每隔15 d测定鲜参切片的色泽、水分含量、人参皂苷Rg1、Re、Rb1含量和菌落总数等指标,建立贮藏期间鲜参切片的菌落总数变化动力学模型。结果:确定鲜参切片的复合保鲜工艺为:酸性氧化电位水处理→真空包装→低温等离子体处理→低温贮藏。在-2和4℃贮藏有效地抑制鲜参切片菌落总数的增长、水分含量的下降,延缓鲜参切片颜色的变化。贮保藏60 d后,鲜参切片中人参皂苷Rg1、Re和Rb1的含量上升。通过基于菌落总数变化的一级反应动力学模型和Arrhenius方程,建立鲜参切片的货架期预测模型。结论:建立了鲜参切片的最佳复合保鲜贮藏方式,这种复合保鲜贮藏方法可有效抑制鲜参切片的品质劣化,延长其货架期。

燕麦生鲜湿面贮藏品质变化及货架期预测模型研究

目的 构建一种新的径向基函数神经网络货架期预测模型。方法 研究不同贮藏温度下燕麦生鲜湿面的微生物、理化等指标的变化情况,通过Pearson相关性分析,筛选影响燕麦生鲜湿面货架期的主要因素,利用微生物生长动力学模型和径向基函数神经网络模型对燕麦生鲜湿面的剩余货架期进行预测。结果 微生物生长动力学模型不能很好地拟合燕麦生鲜湿面菌落总数的变化情况,预测精度较差,径向基函数神经网络预测模型的预测值与实际值的相对误差为2.66%。结论 径向基函数神经网络预测模型的效果较好,为以后食品货架期的预测提供了一定的参考依据。

猪肉优势腐败菌货架期预测模型的构建

为克服猪肉腐败微生物相互作用带来的实验误差以及防腐剂对微生物货架期预测模型的影响,建构了优势腐败菌货架期预测模型以及添加山梨酸钾和壳聚糖条件下的优势腐败菌货架期预测模型,构建的货架期预测模型更具有实际意义与创新性,为猪肉保鲜及货架期预测提供更安全可靠的方法。

基于神经网络的生鲜水产品货架期预测模型的构建及应用

为建立一种能够同时适用于多种新鲜水产品货架期的预测模型,采用反向传播(BP)神经网络模型、遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP)、径向基函数(RBF)神经网络模型、极限学习机(ELM)神经网络模型和支持向量回归机(SVR)模型分别对金枪鱼、三文鱼、大菱鲆和鲷鱼的货架期进行预测,寻找最优的模型预测结果。首先通过试验获得4种水产品在0,4,10℃贮藏条件下的感官评分、菌落总数、挥发性盐基氮值、K值、pH值,构建训练样本和测试样本。经相关性分析,选择与水产品货架期相关性较高的感官评分、菌落总数、挥发性盐基氮值、K值作为模型的输入层单元,然后确定各模型的网络拓扑结构以及参数,进行模型的训练,最后使用训练好的5种模型对测试样本的货架期进行预测。结果表明:5种预测模型的预测精度排序为:SVR模型>RBF神经网络模型>GA-BP神经网络模型>ELM神经网络模型>BP神经网络模型,其中BP神经网络模型的预测精度最差,均方误差(MSE)为9.5127×10^(-4),平均绝对误差(MAE)为0.0197,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.0825,R^(2)为0.9766;SVR模型的预测精度最优,预测误差均在12%以内,MSE为2.2971×10^(-4),MAE为0.0128,MAPE为0.0631,R^(2)为0.9944,能够很好地同时预测4种水产品在不同储藏温度下的货架期。本研究为水产品的品质控制提供一定的理论基础。

气味指纹识别技术在食品货架期预测模型中的应用综述

综述了气味指纹识别技术在食品货架期预测模型中的应用。气味指纹识别技术可以客观、准确、快速、全面地测定食品气味。气味指纹识别技术的分析仪器有气相色谱仪、质谱仪和气味指纹仪等,本文重点介绍了固相微萃取结合气质联用技术和电子鼻技术在食品货架期预测模型中的应用。具体包括固相微萃取和气质联用技术的基本原理及应用,电子鼻技术的发展、工作原理、组成和统计方法。将气味指纹识别技术应用于食品货架期预测模型的建立是目前食品品质鉴定的热点之一。

超高压和热杀菌的蓝莓果汁饮料贮藏期品质的变化及货架期预测模型

比较了热杀菌(80℃,10 min)和超高压杀菌(550 MPa,10 min)的蓝莓果汁饮料产品贮藏期(54 d)品质的变化,并且预测了蓝莓果汁饮料的货架期。结果表明:蓝莓果汁饮料的贮藏期结束时,两种杀菌条件的蓝莓果汁饮料在不同贮藏温度(4、27和37℃)均未检测出微生物,说明杀菌彻底。蓝莓果汁饮料的pH和可溶性固形物在贮藏期间变化不大。超高压杀菌的蓝莓果汁饮料的品质较好,贮藏结束时蓝莓果汁饮料的抗坏血酸含量和总酚含量都较高。基于蓝莓果汁饮料的感官评分的变化采用动力学模型结合Arrhenius方程建立了4~37℃范围内的品质劣变动力学模型及货架期预测模型,并对其预测精确度进行了评价。所建立的模型的决定系数R^(2)均在0.95以上,货架期预测相对误差大多在10%之内。因此,所建立的模型能够快速可靠地预测蓝莓果汁饮料的剩余货架期。

低温等离子体处理的鲜切猕猴桃片货架期预测模型

研究贮藏温度对低温等离子体处理的鲜切猕猴桃片品质和菌落总数的影响,建立品质指标和菌落总数货架期预测模型。将经低温等离子体处理的鲜切猕猴桃片分别在0,5,10,15,20,25℃贮藏,定期测定VC含量、叶绿素含量、总酚含量、菌落总数、脆性、色差及固酸比,探讨温度对其的影响,确定各监测指标的拟合方程。结合Arrhenius模型和Belehradck模型,建立鲜切猕猴桃片品质指标和菌落总数的货架期预测模型。结果表明:贮藏温度对固酸比、总酚含量及叶绿素含量的影响不显著,对色差、脆性、VC含量及菌落总数的影响显著。鲜切猕猴桃片贮藏过程中VC含量、脆性、色差及菌落总数的变化分别遵循一级反应、一级反应、零级反应及Logistics方程模型。建立的鲜切猕猴桃片各品质指标货架期预测模型SL脆性、SL色差、SLVC及菌落总数货架期预测模型SL菌落对3℃贮藏的猕猴桃片货架期的预测值与实测值的相对误差分别为4.03%,3.41%,2.4%,2.8%,预测效果好。模型可用于预测0~25℃贮藏的鲜切猕猴桃片的货架期。

不同贮藏温度下两种发酵香肠品质变化及货架期预测模型的建立

对玫瑰低硝半干发酵肠(M)和传统半干发酵肠(P)在3个温度(4、25、35℃)贮藏过程中的品质变化进行了评价,并运用动力学和Arrhenius方程建立了两种发酵肠货架期预测模型。研究表明,温度对两组香肠的红度值和质构特性影响较大,在贮藏期间,各贮藏温度下的酸价、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值和菌落总数(total viable count,TVC)随贮藏时间推移而升高,且温度越高变化越快;以TVB-N值和TVC为关键因子建立动力学模型,并结合Arrhenius方程构建两种发酵肠的货架期预测模型,P发酵肠的TVB-N值和TVC预测模型中活化能E;分别为52.37 kJ/mol和43.39 kJ/mol,指前因子k;分别为69859734.72、8806494.34;M发酵肠的TVB-N值和TVC预测模型中活化能E;分别为46.46 kJ/mol和43.53 kJ/mol,指前因子K;分别为5373553.61和8016399.99。选取4、30℃验证模型可靠性,两种发酵肠货架期理论值与实测值的相对误差在11.18%以内,可准确预测4~35℃范围内的货架期。此外,在不同贮藏温度下M发酵肠的品质均优于P发酵肠,并具有较长的保质期限。

蓝圆鲹鱼油微胶囊稳定性分析及其货架期预测模型的建立与评价

为实时监测蓝圆鲹鱼油微胶囊在贮藏期间的品质特性变化及货架期,本实验测定了不同贮藏相对湿度(relative humidity,RH)(34%、58%、76%和93%)下鱼油微胶囊的吸湿性和芯材(鱼油)保留率;并通过过氧化值(peroxide value,POV)和硫代巴比妥酸(thiobarbituric acid,TBA)值两个指标研究了鱼油微胶囊在不同贮藏温度(4、20、40℃和60℃)下的氧化性,进而应用一级动力学模型结合Arrhenius方程建立两个氧化指标随贮藏温度、贮藏时间变化的货架期预测模型。结果表明,低RH(34%)条件下,鱼油微胶囊吸湿速率低,贮藏14 d后其芯材保留率高达90%以上;而在高RH(93%)条件下,鱼油微胶囊的吸湿速率明显高于低RH(34%)的吸湿速率,芯材保留率降至35.28%,甚至出现结块变黏的现象,感官品质下降。通过POV和TBA值两个氧化指标建立的蓝圆鲹鱼油微胶囊货架期预测模型预测结果分别为:4℃下可贮藏190.09 d和195.56 d,20℃下可贮藏71.02 d和83.45 d,40℃下可贮藏23.81 d和23.86 d,60℃下可贮藏6.32 d和7.87 d,预测模型准确性高,实测值与预测值的相对误差都低于10%,说明以POV和TBA值为关键品质因子的预测模型可准确预测4~60℃范围内鱼油微胶囊的货架期,这为蓝圆鲹鱼油微胶囊贮藏及流通智能化预测提供了一定的理论依据。

储藏温度对香菇鸡丁自热菜肴货架期的影响

【目的】探究不同储藏温度对香菇鸡丁自热菜肴品质的影响,以建立自热食品货架期预测模型方法,促进自热食品产业的加速发展和规模化生产。【方法】采用货架期加速试验(accelerated shelf life testing,ASLT)的方法,研究不同储藏温度(42、52、62℃)对香菇鸡丁自热菜肴包的感官品质、酸价、过氧化值、丙二醛和色差值的影响;通过皮尔逊(Pearson)相关性分析选出货架期预测模型的关键指标,在此基础上通过阿伦尼乌斯(Arrhenius)方程构建基于理化指标变化的化学动力学模型和Q 10模型,并与货架期实测值进行对比验证。【结果】随着储藏时间的增加,香菇鸡丁的酸价、丙二醛、a^(*)及b^(*)值上升,感官评分和L^(*)值下降,过氧化值整体呈先上升后下降的波动变化。丙二醛、酸价和色差与感官之间的相关性呈负相关,可作为品质预测模型关键指标;动力学模型分析显示,香菇鸡丁丙二醛变化符合一级动力学模型,通过Arrhenius方程建立预测模型,丙二醛活化能E a为34132.30 kJ·mol-1,指前因子k 0为4087.14;相较于Q 10模型,基于丙二醛的化学动力学模型准确度更高,预测值与实测值相差误差低于10%。【结论】储藏温度对香菇鸡丁菜肴各项品质指标均有显著影响,且以丙二醛为指标的化学动力学模型可用于香菇鸡丁货架期的预测。

冷链条件下气调包装酱卤鸭肉制品货架期预测模型的建立

目的以气调包装酱卤鸭肉制品为研究对象,在冷链温度范围内建立一套准确、高效的货架期预测模型。方法利用选择性培养基测定不同温度下的产品各微生物数量,确定(4~25)℃条件下产品优势腐败菌。对乳酸菌数量与感官评定值进行了回归分析确定最小腐败量N_(s)。分别采用修正的Gompertz方程和平方根方程建立一、二级模型,并通过预测值与实测值对比验证模型的可靠性。结果确定了(4~25)℃条件下产品优势腐败菌为乳酸菌,最小腐败量N_(s)=6.14 lg(CFU/g)。一、二级模型拟合度均良好,3种温度下模型预测值与实际值间的差异均在30%左右,波动幅度在10%以内。结论本研究实现了对(4~25)℃内任何时间点产品剩余货架期的预测,为冷链条件下气调包装酱卤鸭肉制品品质的变化提供了理论指导。

玉米薄饼贮藏品质分析及货架期预测模型建立

为探索玉米薄饼贮藏品质变化规律,以玉米粉和小麦粉为原料制备韧性玉米薄饼,研究玉米薄饼贮藏14 d内感官品质、理化指标、微生物指标、质构及老化特性的变化,探讨影响玉米薄饼贮藏品质变化的主要因素,建立玉米薄饼货架期预测模型。结果表明:贮藏在4、25℃和40℃3种温度条件下,玉米薄饼的酸值、过氧化值、菌落总数、热焓值、b*值随贮藏时间的延长逐渐增大;韧性、延展性、L*值、a*值、感官评分逐渐降低。通过相关性分析得出菌落总数可以作为反映玉米薄饼贮藏货架期的品质因子,建立不同温度条件下菌落总数生长动力学模型及随贮藏温度变化的动力学模型,其准确因子为1.126~1.281,偏差因子为0.899~1.051。在此基础上建立韧性玉米薄饼货架期预测模型,预测值和实际值的相对误差为-4.10%~2.91%,模型能够快速可靠地预测饼的货架期,可为玉米饼及相关制品的工业化生产提供技术和理论依据。

冷却猪肉贮存中的品质变化及货架期预测

本文研究了不同贮藏温度下冷却猪肉的品质变化,运用因子分析法,结合Q10模型,建立货架期预测模型。在0、5、10、15、20℃贮藏环境中,以感官品质、菌落总数、TVB-N、TBARS、pH值、色值(L*、a*、b*)为品质评价指标,找出反应多种理化指标的主成分因子。且进行理化因子与感官品质皮尔逊积聚相关性分析,通过感官品质货架终点获得理化因子的限值,建立冷却猪肉货架期预测模型。研究结果表明:在不同贮藏温度下冷却猪肉的菌落总数、TVB-N值、pH值、TBA、色值(b*)呈上升趋势值随着贮藏时间的延长而增加;其感官品质、色值(a*)随着贮藏时间的延长而呈下降趋势;且贮藏温度越高各项指标变化越快。在4、12℃贮藏条件下对冷却猪肉品质预测模型进行验证,相对误差均在±10%之内。验证试验表明,所建模型适用于冷却猪肉货架期预测。

奇亚籽油储藏稳定性研究及货架期预测

为研究奇亚籽油储藏稳定性,以液压法制备的奇亚籽油为原料,探讨储藏温度、氧气和光照条件对奇亚籽油过氧化值、酸价、K232、K268和TBA的影响,并应用一级动力学模型结合Arrhenius方程建立过氧化值、酸价两个氧化指标随储藏温度、储藏时间变化的货架期预测模型,预测奇亚籽油货架期。结果表明:奇亚籽油的氧化稳定性受光照、氧气和温度的影响,在避光、密封、低温的储藏条件下能有效降低过氧化值、酸价等的增长速率,延长储藏时间;通过模型推算得出密封、避光条件下奇亚籽油在25℃条件下的货架期为94 d。

不同贮藏温度下香菇油辣椒酱品质变化规律及货架期预测

为探究香菇油辣椒酱在不同贮藏温度下的品质变化,结合Arrhenius动力学方程建立酸价与菌落总数的货架期预测模型。以前期研制的香菇油辣椒酱为样品,分析不同贮藏温度(25、37、49℃)对其品质的影响。结果表明,随着贮藏时间的延长,香菇油辣椒酱的品质逐渐下降,且温度越高,下降速率越快;通过Pearson相关性分析建立以酸价、菌落总数为关键指标的货架期预测模型,其中酸价、菌落总数的活化能(Ea)分别为6.09、88.94 kJ/mol,指前因子(k0)分别为0.2903、4.99×1013 kJ/mol,模型误差在10%左右,表明模型构建较可靠。

腌干鱼贮藏过程生物胺的变化及其货架期研究

为建立以生物胺变化预测腌干鱼在贮藏过程中品质和安全食用货架期的回归方程,以多脂的腌干带鱼和低脂的腌干金线鱼为原料,研究其在常温贮藏过程中的理化指标、主要微生物和生物胺的变化及相关关系,并应用逐步回归法进行回归分析,初步建立分析腌干鱼制品的货架期预测模型。结果表明,腌干带鱼和金线鱼在贮藏过程中p H、水分含量和Aw不断下降。葡萄球菌及微球菌、乳酸菌、菌落总数在贮藏3周内呈上升趋势,从第4周开始逐渐下降,而假单胞杆菌和肠杆菌在贮藏第4周之后未检出;组胺、尸胺和腐胺为腌干鱼贮藏过程主要胺类物质,呈上升趋势。5种生物胺(组胺、尸胺、腐胺、色胺、酪胺)、总生物胺量、生物胺相关指标、理化指标、假单胞杆菌均与贮藏时间高度相关,微生物中只有假单胞杆菌与生物胺及其相关指标有相关性;生物胺与理化指标也呈高度负相关。本研究结果为腌干鱼制品货架期体系的建立提供了参考依据。

不同贮藏温度对自热食品货架期的影响

目的研究不同贮藏温度对自热食品(咖喱鸡块菜肴包)感官品质、pH值、L^*(亮度)、a^*(红绿色值)、b^*(黄蓝色值)、挥发性盐基氮(Total Volatile Basic Nitrogen,TVB-N)值、硫代巴比妥酸反应物(Thiobarbituric Acid-reactive Substance,TBARS)值的影响。方法分别在温度为40,50,60℃下贮藏样品,然后测量其各项理化指标。结果贮藏温度对于咖喱鸡块的多项指标存在显著影响。在同一天测定时,温度越高,咖喱鸡块的感官评分、L^*越低,而TBARS值、TVB-N含量越高;3个温度下样品pH值都呈现出较为激烈的波动态势,但贮藏温度为40℃时,变动程度相对较缓;a^*在贮藏温度为50℃时有更为剧烈的变化趋势,其次是60和40℃;温度对样品b^*的变化并未起到较大的作用。通过一级动力学方程和阿伦尼乌斯方程构建了咖喱鸡块菜肴包的货架期预测模型。结论通过皮尔逊相关性分析选取TVB-N作为判断因子,利用此模型得到的咖喱鸡块菜肴包货架寿命预测值与实际值相对误差低于10%,说明模型准确率较高。