基于多指标融合的猪肉新鲜度智能检测方法

研究猪肉新鲜度检测优化问题,传统人工感官评定和化学方法测量均检测不准确,无法对猪肉新鲜度进行准确评价,检测误差大。为提高猪肉新鲜度检测准确率,将多种评价指标(特征)相融合,提出一种利用智能猪肉新鲜度检测方法。首先分别采用图像和气味采集装置收集各种评价参数值,然后采用主成分分析对评价指标进行融合,最后采用支持向量机建立猪肉新鲜度检测模型。仿真结果表明,相对于传统检测算法,智能检测算法提高了猪肉新鲜度检测准确率,实现了猪肉新鲜度智能检测。     

基于神经网络的肉类新鲜度辨识技术

阐述了肉类新鲜度检测识别机理,构建了由气体传感器阵列、数据采集单元、神经网络组成的智能检测辨识系统。通过猪肉样本的测试与分析表明:该方法可实时准确地识别肉类新鲜度,辨识准确率可达90%以上。     

基于直方图变换的猪肉新鲜度检测技术

本文采用直方图变换图象处理技术,对猪肉新鲜度过程进行检测.利用图象处理技术提取脂肪组织灰度值特征信息,研究了灰度变换以及图象增强锐化技术在猪肉变质中的应用,为猪肉新鲜度检测提供了一种新的检测方法.     

基于气敏传感器阵列和PCA的猪肉新鲜度快速分类方法

根据猪肉的腐败机理及其气味特征,合理选用了气敏传感器阵列,建立了一套用于猪肉新鲜度识别的电子鼻系统。通过不同保存温度不同时间的猪肉样品的电子鼻检测实验,探讨了电子鼻的实时响应特性的补偿方法和基于PCA的猪肉新鲜度的判别模式。同时采用挥发性盐基氮(TVBN)和微生物菌落总数检测实验进行对比分析。结果表明:在不同实验条件下,由于微生物作用产生的猪肉腐败规律,可由电子鼻实时检测;把温湿度信息作为PCA输入分量,能较好补偿温湿度造成的传感器误差。但是对于不同保存温度,判别模式是不同的。结果也表明,建立的电子鼻系统可以分析腐败过程,并半定量地表征猪肉腐败水平。     

基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测

旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法.本研究采用德国Airsense公司的PEN 2型便携式电子鼻对不同储藏时间(0～7 d)的猪肉样品进行检测,每天检测42个样品,每个样品质量为10 g,密封时间为5 min.提取第60 s数据进行线性判别分析,结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品.同时用逐步判别分析和BP神经网络对猪肉储藏时间进行预测,训练集的准确率,前者为100%,后者为94.17%,而预测集的准确率,前者为97.92%,后者为93.75%.研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用.     

基于嵌入式的猪肉检测手持终端的研究与实现

食品安全广泛引起社会的关注,快速、便携的猪肉检测设备是当下主要亟待解决的问题;文中对基于嵌入式Raspberry Pi的手持式终端系统进行了研究;其利用计算机视觉和人工嗅觉,分别采集猪肉的颜色特征值和挥发气体浓度,采集的数据信息经过GPRS模块上传至服务器,并返回现场检测结果,实现对猪肉的新鲜度的快速、便携地检测;实验表明:新鲜猪肉的颜色特征值随宰杀后时间的延长而变化,猪肉的反光度增强;猪肉的氨气、硫化氢浓度随变质时间呈线性增加,线性系数分别为0.621和0.563,实验验证了该检测终端的准确度为99.1%,拥有很好的精确度。     

基于改进LSTM的生鲜牛肉新鲜度预测模型研究

牛肉作为我国消费量较大的肉质食品,其新鲜度受到广泛关注。研究的主要目的是通过改进的循环神经网络模型对牛肉新鲜度进行预测研究。利用红外光谱技术采集了影响牛肉新鲜度的实验数据,即牛肉的系水率、pH值和TVB-N的含量。在利用改进的循环神经网络进行预测的同时,采用了循环神经网络做对比,通过计算均方根误差来评价模型的优势。实验结果表明,改进的循环神经网络均方根误差低于循环神经网络。同时这也证明了上述模型在食品预测方面具有较高的正确性,可用于对食品安全或者新鲜度进行预测。     

使用电子鼻检测低温贮藏罗非鱼储存时间

本文采用电子鼻结合理化检验方法探索了一种低温贮藏罗非鱼储存时间预测方法。按照国家标准检验了罗非鱼样品的挥发性盐基氮（TVBN）,同时测量了电子鼻传感器阵列响应,以TVBN检验结果标定罗非鱼的新鲜度。在随机共振理论模型研究的基础之上,对电子鼻检测数据进行主成分和随机共振分析。相对于主成分分析结果,随机共振输出信噪比可以完全区分罗非鱼样品。依据TVBN国家标准计算得到罗非鱼电子鼻检测信噪比新鲜度阈值为-61.1688。选取信噪比曲线特征值经线性拟合回归建立了罗非鱼储存时间预测模型,该模型的预测系数R2=0.910,结果表明可以准确预测罗非鱼的储存时间。该方法具有快速、易操作、准确等优势,有望于在水产品品质快速分析中得到广泛应用。     

傅立叶变换近红外光谱法快速检测鲜猪肉中肌内脂肪、蛋白质和水分含量

采用傅立叶变换近红外光谱法检测鲜猪肉中肌内脂肪、蛋白质和水分含量。以常规化学分析测定值作建模数据,采用偏最小二乘(PLS)回归法建立鲜猪肉各组分含量的定量分析模型,并以肉样平行扫描光谱验证分析模型预测的准确性和重现性。结果,肉样肌内脂肪、蛋白质和水分模型预测值和化学分析测定值的配对t检验差异均不显著(P>0.05),预测均方差(RMSEP)分别为0.110、0.238和0.193;模型重复预测的相对标准偏差(RSD)分别为0.667%、0.192%和0.007%。结果表明,该方法结果准确可靠,适用于鲜猪肉中肌内脂肪、蛋白质和水分的快速定量检测。     

基于快速气相色谱和气体传感器阵列的冷冻猪肉储存期检测方法研究

猪肉在冷冻过程中质量呈现下降的趋势.但在冷冻猪肉现场检测过程中,需要先解冻后检测,这就很难评估在解冻过程中由于环境因素变化对样品产生的不利影响.本文采用快速气相色谱方法分离出冷冻猪肉样品的特异性挥发气体,以克服冷冻猪肉挥发气体浓度低的问题.采用气体传感器阵列检测气相色谱柱富集的气体,以非线性信号分析模型解析气体传感器阵列输出信号并选择特征值.将特征值与检测时间经过非线性拟合得到冷冻猪肉储存期检测模型,验证实验结果证明所构建的模型具有较高的检测精度.本方法有望在冷冻猪肉保存期分析中得到应用.     

电子鼻对不同存储时间纯牛奶的检测分析

利用电子鼻系统的气体传感器阵列对牛奶的响应曲线特征值来表示牛奶新鲜度变化,采用SPSS中逐步判别对特征进行优化,分别用最小二乘法和Bayes判别算法分析牛奶新鲜度变化情况。结果表明:逐步判别法能有效地降低数据维数,Bayes判别法和偏最小二乘法相比,把数据分布密度函数加入牛奶新鲜度识别中,提高了电子鼻对牛奶新鲜度的识别的正确率,Bayes判别法能鉴别出存储间隔12 h的商品纯牛奶新鲜度的变化。因此,利用电子鼻和Bayes判别算法是分析牛奶新鲜度的一种有效的手段。     

Meat and fish freshness evaluation by functionalized cantilever-based biosensors

Meat spoilage is a result of an increase in the number of microorganisms and increased levels of biogenic amines (e.g. cadaverine). Destruction of non-spoiled meat products results in substantial waste of resources each year. Currently, the expiration date of meat-products is determined by either subjective sensory and/or expensive and time-consuming microbiological analysis. Cadaverine levels have been demonstrated to be related to the product freshness; however current sensing methods require bulky and expensive chromatography techniques. In this work, the cadaverine binding to a functionalization layer of cyclam (1,4,8,11-tetraazacyclotetradecane) is demonstrated by a systematic study of cyclam/solvent solution influence on morphology and binding. The degradation of the functionalization layer due to storage conditions has also been investigated, and the optimum solvent for the functionalization solution is found to be ethoxyethanol. Functionalized surfaces and cantilevers have been exposed to different types of meat (beef, fish, chicken or pork) and the cadaverine binding has been demonstrated, either by morphology changes (surfaces) or by changes on cantilever resonance frequency due to mass increase (cantilever). The results show a higher cadaverine emission rate for fish, followed by chicken, beef and finally pork.

     

无线传感器网络安全广播通信研究

无线传感器网络被广泛应用于环境观测和预报,广播通信安全是一个极具挑战性的问题。文章提出了一种新的基于消息验证码(MAC)的广播认证方案。该方案充分利用目前无线传感器网络部署中广泛使用的分簇结构,结合1-bit/密钥的MAC,在合理利用传感器网络有限资源的情况下,实现了广播通信的可靠认证,并具有完整性和时效性。     

一种改进的二次失效检测算法

通过研究和分析经典、主流失效检测算法,对基于检测点的二次失效检测算法进行改进：对心跳消息预计到达时间增加反馈修正,将网络延迟误判和丢包误判进行区分。实验结果表明优化改进的算法能提高失效检测的效率和及时性。     

Analysis of TTL-Based Consistency in Unstructured Peer-to-Peer Networks

Consistency maintenance is important to the sharing of dynamic contents in peer-to-peer (P2P) networks. The TTL-based mechanism is a natural choice for maintaining freshness in P2P content sharing. This paper investigates TTL-based consistency maintenance in unstructured P2P networks. In this approach, each replica is assigned an expiration time beyond which the replica stops serving new requests unless it is validated. While TTL-based consistency is widely explored in many client-server applications, there has been no study on TTL-based consistency in P2P networks. Our main contribution is an analytical model that studies the search performance and the freshness of P2P content sharing under TTL-based consistency. Due to the random nature of request routing, P2P networks are fundamentally different from most existing TTL-based systems in that every node with a valid replica has the potential to serve any other node. We identify and discuss the factors that affect the performance of P2P content sharing under TTL-based consistency. Our results indicate a tradeoff between search performance and freshness: the search cost decreases sublinearly with decreasing freshness of P2P content sharing. We also compare two types of unstructured P2P networks and find that clustered P2P networks improve the freshness of content sharing over flat P2P networks under TTL-based consistency.     

Exploring the tradeoff between performance and data freshness in database-driven Web servers

Personalization, advertising, and the sheer volume of online data generate a staggering amount of dynamic Web content. In addition to Web caching, view materialization has been shown to accelerate the generation of dynamic Web content. View materialization is an attractive solution as it decouples the serving of access requests from the handling of updates. In the context of the Web, selecting which views to materialize must be decided online and needs to consider both performance and data freshness, which we refer to as the online view selection problem. In this paper, we define data freshness metrics, provide an adaptive algorithm for the online view selection problem that is based on user-specified data freshness requirements, and present experimental results. Furthermore, we examine alternative metrics for data freshness and extend our proposed algorithm to handle multiple users and alternative definitions of data freshness.Received: 17 January 2004, Accepted: 23 March 2004, Published online: 19 August 2004Edited by: S. Abiteboul     

利用光纤式传感器检测猪肉胴体的肥瘦度

以科学的方法评估每头猪的肥瘦度,对现代肉类加工部门具有重要的现实意义和经济价值,本文介绍了“Ｙ”型反射式光纤传感器在猪肉肥瘦度检测系统中的应用,详细介绍了一种光纤传感器能检测系统的原理及组成,讨论了其硬件和软件的结构设计。使用表明,该检测系统能满足猪肉胴体肥瘦度检测的要求。／