遗传算法优化BP及RBF神经网络用于苹果气味分类

本文研究了用遗传算法优化BP和RBF两种神经网络的方法来建立对“好”、“坏”，苹果气味识别的分类模型。形容结果表明，对“好”、“坏”苹果气味进行分类时，遗传算法优化BP和RBF神经网络建立的分类模型判别准确率均大于83％。     

灰树花在米糠培养基上固态发酵产多糖研究

为高效利用稻谷加工副产品米糠并拟在固态发酵设备中发酵生产多糖保健食品,以米糠为基础培养基,对灰树花固态发酵米糠产多糖条件进行探索。针对定量米糠,选取水分、蛋白胨、葡萄糖和pH 值影响因素,以总多糖含量为评价指标进行试验,按L16(45)的正交试验方案得到优化培养基,并进一步通过单因素试验选择得到较优的固态发酵工艺条件。结果表明：优化固态培养基组成为原始米糠(水分为65%,按原始米糠质量计)、蛋白胨0.5%、葡萄糖4%、pH5.5、装样量20g/250mL 三角瓶,发酵条件为：接种量10%、培养温度25℃、摇床转速170r/min、培养时间11d,多糖得率以米糠为标准计算,可达4.52%。用SPSS 软件处理数据,得到表征多糖产量和培养基成分关系的回归方程。     

粉丝弹性模量测定方法的研究

粉丝弹性模量是其固有的基本特性,是粉丝品质分析的一个重要参数,同时也是决定粉丝质地的主要指标之一。运用TA-XT2i 食品物性仪,采用三点弯曲法、拉伸法及压杆后屈曲法对粉丝弹性模量的测定方法进行优化。粉丝通用最佳测试方法为拉伸法,弹性模量为1.419 × 10⁹N/m²(水分含量9.57%);而对于直型粉丝,其 最佳测试方法为压杆后屈曲法,测试条件为长度100mm、端部转角为20°;粉丝的水分含量(ω)与弹性模量(E)呈线性负相关关系,其线性回归方程为E=(－ 0.1812ω+3.237)× 109(R2=0.9510)。     

SIMCA模式识别方法在近红外光谱识别茶叶中的应用

茶叶快速准确识别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一项重大课题。本研究采用一种近红外光谱结合SIMCA模式识别方法对茶叶进行识别与分类。研究结果表明,选取6500～5300cm-1波长范围内的光谱,通过标准归一化(SNV)预处理后,利用SIMCA的模式识别方法分别为龙井、碧螺春、祁红和铁观音等四类茶叶建立了类模型。主成分数分别为4、5、2和3时,类模型对未知样本的识别效果最佳。在α=5%的显著性水平下,四类模型的对未知茶叶样本的识别率分别是90%、80%、100%和100%,拒绝率全是100%。本论文为快速准确识别茶叶提供了一种新思路。     

基于声学特性的鸡蛋蛋壳裂纹检测

通过自行研制的一套禽蛋裂纹检测装置,采集并分析敲击鸡蛋产生的响应信号,检测裂纹鸡蛋。采用基于归一化最小均方算法的自适应滤波器对信号进行去噪处理。结果表明：经自适应滤波后,敲击响应信号的分辨率和灵敏度均有显著提高。提取经滤波去噪后的鸡蛋敲击响应信号功率谱的5 个特征参数,作为误差反传人工神经网络模型的输入向量进行判别。判别模型对实验鸡蛋的交互验证训练集和独立样本预测集的判别率均为97%。     

基于直接强度法的GC-O嗅闻分析不同醋龄镇江香醋香气活性成分

采用基于直接强度法的气相色谱嗅闻(GC-O)结合气相色谱质谱联用(GC-MS)分析4个醋龄镇江香醋香气活性成分。结果表明:在4个醋龄镇江香醋中共检测到50种香气活性成分,主要是酸、醇、酯、醛、酮和杂环化合物以及部分未能鉴定的香气活性成分。不同醋龄镇江香醋香气轮廓差异非常明显,新醋和经陈酿的镇江香醋风味轮廓差异显著,而经过较长时间陈酿的镇江香醋香气轮廓非常相似。大多数杂环化合物随镇江香醋醋龄的增加,香气强度显著增加。杂环化合物的差异是不同醋龄镇江香醋风味特征差异的主要原因之一。除食醋的主要呈味物质乙酸外,3-甲基丁酸、3-甲基丁醛、2,3-丁二酮、三甲基吡嗪以及一种未能鉴定的组分是不同醋龄镇江香醋香气最基本的组成成分。     

国产蜂胶超临界CO2萃取物GC-MS指纹图谱与聚类分析

通过固相微萃取(SPME)与GC-MS联用技术对蜂胶超临界CO2萃取物中不同香气挥发性成分进行分析,建立由8个共有峰及其相关信息组成的国产蜂胶超临界CO2萃取物GC-MS指纹图谱.对GC-MS分析数据进行聚类分析.结果得到两大类类别:第一类别地区所产蜂胶的超临界CO2萃取物中有61种相似性组分,第二类别地区有75种相似性成分.结合我国地理区划特征,发现3个省区的蜂胶超临界CO2萃取物特征成分组成相近,它们是:黑龙江和河北两省,云南和海南两省,山东、河南、湖北、湖南和四川5省.     

支持向量机在机器视觉识别茶叶中的应用研究

本文针对茶叶的感官评定分类存在主观性强和一致性差等缺点，提出了一种新的茶叶识别分类方法，该方法是在机器视觉技术定量描述茶叶的颜色特征的基础上，根据支持向量机模式识别原理分别为碧螺春、龙井和祁红等3种茶叶建立了各自的分类识别模型。在RBF核函数下，所建立的模型最佳，3个模型的回判率都达到100％；对未知样本进行验证时，模型的识别率分别为95％、90％和100％。实验结果表明，基于支持向量机的机器视觉技术识别茶叶色泽类型是可行的。     

灰树花加硒米糠培养基液态发酵产富硒多糖的研究

为高值化利用稻谷加工副产品米糠,开发新型的保健食品,在加入米糠的培养基中,对灰树花液态发酵生产富硒灰树花多糖进行研究。通过单因素实验选择得到灰树花富硒液体培养过程中Se的最适添加量,并以菌丝干重、多糖含量、硒含量和富硒率为评价指标,按U12(124)均匀设计的实验方案,探索富集硒的多糖的产物与葡萄糖、米糠添加量和添加方式之间的关系。实验结果为:在硒含量为0～300mg/L下液态深层培养,菌丝均能生长,硒最适添加量为10mg/L,但超过50mg/L,菌丝生长和多糖生产都受到明显地抑制。回归得到方程,并通过方程预测优化培养基:硒、米糠、葡糖糖的添加量分别为0.11、7.5、2.5g/100mL时,此时菌丝干重为1.32g/100mL,菌丝多糖为0.444g/100mL。     

冷却猪肉优势腐败菌分离鉴定及致腐能力测定

分离鉴定冷却猪肉中的优势腐败菌并测定其致腐能力,以研究冷却肉腐败机理。利用选择性培养基和感官评定方法,从变质冷却猪肉中分离筛选出优势腐败菌并鉴定到种。再将各优势腐败菌接种到灭菌肉块上,4℃贮藏下定期测定各腐败菌的菌落数和挥发性盐基氮(TVB-N),并以TVB-N产量因子(YTVB-N)衡量各腐败菌的致腐能力。结果表明:经选择性培养基分离和肉样感官评定共筛选得到5株优势腐败菌即P3、PS1、J4、P5和S5,分别鉴定为Acinetobacter guillouiae、Pseudomonas koreensis、Bacillus fusiformis、Enterobacter cloacae和Brochothrixthermosphacta。进一步研究其腐败特性发现,4℃贮藏时接种优势腐败菌的肉样在第7天已明显腐败。PS1的TVB-N和YTVB-N明显高于其他菌株。研究表明,从冷却猪肉分离鉴定出的优势腐败菌中,PS1导致冷却猪肉腐败能力较强。