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基于阻抗特性和神经网络的鸡胸肉冻融次数鉴别方法

Classification of chicken breasts with different freezing-thawing cycles by impedance properties and artificial neural networks

作     者:李伟明 王鹏 陈天浩 徐幸莲 周光宏 Li Weiming;Wang Peng;Chen Tianhao;Xu Xinglian;Zhou Guanghong

作者机构:南京农业大学国家肉品质量安全控制工程技术研究中心 食品安全与营养协同创新中心南京210095 

出 版 物:《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期:2014年第30卷第7期

页      面:250-257页

核心收录:

学科分类:0832[工学-食品科学与工程(可授工学、农学学位)] 08[工学] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程] 

基  金:国家现代农业产业技术体系(CARS-42) 公益性行业(农业)科研专项经费(201303082-2) 国家自然科学基金(31101308) 

主  题:神经网络 介电特性 品质控制 冻融 阻抗 鸡胸肉 

摘      要:为了探究利用肉的介电特性检测冷冻肉品质的可能性,研究了新鲜鸡胸肉和不同冻融次数的鸡胸肉的品质以及阻抗的幅值和相位角变化状况。在0.05~200 kHz频率范围内,选择了16个不同的频率点进行阻抗特性分析。试验结果表明:鸡胸肉阻抗的幅值会随着频率上升而下降,相位角则相反。冷鲜肉与冷冻肉高频段相位角相差一个数量级,低频段阻抗的幅值差异也极显著(P0.01)。多次冻融处理后,解冻损失、丙二醛含量上升显著(P0.05),pH值变化不明显(P0.05)。反复冻融后低频段阻抗幅值降低(P0.05),大于50 kHz时,相位角有增大的趋势(P0.05),这与正常1次冻结-解冻肉的相位角变化趋势相反。利用径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络提取阻抗和幅值信息建立判别模型可以对不同冻融次数的肉进行较为准确的分类。研究结果表明,阻抗测量作为一种冷冻肉快速无损检测方法具有很大的发展潜力。

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