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基于电子鼻的鱼粉新鲜度快速检测方法研究

刘辉

   鱼粉是畜禽的重要动物性蛋白质饲料,其蛋白质含量高且具有丰富的维生素,是饲料工业主要的动物性饲料原料。鱼粉由于富含蛋白质和脂肪而易于腐败和氧化酸败,从而导致鱼粉产品营养价值下降,影响饲料产品的安全性,进而将影响到动物和人类的健康与安全。新鲜度是衡量鱼粉变质程度的一个重要指标,但目前检测鱼粉新鲜度的方法已经不能适应快速检测的要求,因此开展鱼粉新鲜度快速检测研究就显得尤为重要。 本研究根据鱼粉腐败过程中散发的气体成分,研制了基于虚拟仪器技术的针对鱼粉新鲜度检测的电子鼻测量系统。在此基础上进行了传感器响应影响参数和模式识别影响参数研究,分别建立了鱼粉中挥发性盐基氮(TVB-N)和酸价含量与电子鼻采集数据之间的回归模型以及鱼粉新鲜度判别模型。主要研究结论如下: 1.针对鱼粉腐败过程中散发的气体成分确定了TGS822有机溶剂气体型、TGS825硫化氢型、TGS826氨气型和TGS832卤烃型气体传感器作为电子鼻测量系统的传感器阵列,设计了信号拾取电路等测量系统的硬件部分;开发了基于虚拟仪器的鱼粉气味信息采集、数据保存、信号显示处理等软件部分。进行了不同新鲜度鱼粉样本电子鼻数据采集,试验结果表明,传感器响应随鱼粉新鲜度的变化而变化。 2.采用主成分分析(PCA)方法,确定了最佳特征值为传感器响应稳态值、最佳样品重量为50g、采集时间为5min;并开展了样品温度和含水量对传感器响应的影响,试验结果表明,样品温度和样品含水量对传感器的响应具有显著影响(P<0.05)。 3.在室温条件下(10±3℃)进行了不同新鲜度鱼粉样本的电子鼻数据采集以及挥发性盐基氮(TVB-N)和酸价含量的化学测定。建立了电子鼻数据和理化指标之间的PCR(主成分回归)、MLR(多元线性回归)、BP-ANN(误差反向传播网络)和SVR(支持向量回归)模型。并利用预测集样本进行验证,PCR、MLR、BP、SVR模型预测值与实测值的决定系数R2分别为0.48,0.59,0.94,0.91(TVB-N)和0.69,0.76,0.97,0.97(酸价)。结果表明,BP神经网络和SVR模型的预测结果较好。 4.进行了鱼粉新鲜度主成分分析(PCA)判别、BP神经网络判别和支持向量机(SVM)判别,结果表明,主成分分析较难将新鲜和腐败的鱼粉电子鼻数据样本区分开,而BP神经网络和支持向量机对新鲜和腐败鱼粉样本的识别准确率分别为96.77%和100%。……   
[关键词]:电子鼻;鱼粉;主成分分析;BP神经网络;支持向量机
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:华中农业大学2010年
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