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畜禽肝脏食用品质特征及调控研究进展

食品科学 2024年第9期45卷 283-292页

作者：张哲奇臧明伍王守伟张凯华赵燕李丹李笑曼赵冰张顺亮赵建生张成格乐张志超中国肉类食品综合研究中心肉类加工技术北京市重点实验室北京100068 河南省肉品技术创新中心有限公司河南漯河462000 科尔沁左翼中旗国家现代农业产业园服务中心内蒙古通辽029399

肝脏是重要的畜禽可食用副产物之一,具有较高的营养价值,在我国具有悠久的食用历史。但是,肝脏也存在腥味较重、质构特性较差、有害物质残留风险较高等诸多问题,使其整体食品利用率不高,既降低了肉类加工行业的整体利润,也造成了一定的... 详细信息

肝脏是重要的畜禽可食用副产物之一,具有较高的营养价值,在我国具有悠久的食用历史。但是,肝脏也存在腥味较重、质构特性较差、有害物质残留风险较高等诸多问题,使其整体食品利用率不高,既降低了肉类加工行业的整体利润,也造成了一定的资源浪费。本文综述了近年来畜禽肝脏营养品质、风味特性、质构特性、品质调控技术方面的报道,对研究成果进行归纳,并对目前研究存在的缺陷以及盲点进行总结,以期为后续的相关研究提供帮助,为实现畜禽肝脏的高值化利用提供参考和借鉴。

关键词：肝脏营养风味质构特性调控技术

基于Fisher判别分析可分性信息融合的马铃薯VC含量高光谱检测方法

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食品科学 2024年第7期45卷 164-171页

作者：郭林鸽殷勇于慧春袁云霞河南科技大学食品与生物工程学院河南洛阳471023

为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方... 详细信息

为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方法和原始数据的建模结果,确定多元散射校正为光谱数据的预处理方法;其次,采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)及CARS-SPA组合算法3种方法提取相应特征波长,通过对比分析最终确定34个有效特征波长;然后,将有效特征波长进行FDA可分性数据融合,根据融合的新变量对样本间差异性判别能力的大小进行筛选,确定构建检测模型的输入变量;最后,分别对FDA融合前后筛选的变量建立偏最小二乘模型和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型,并对检测结果进行对比分析。结果表明,将CARS算法提取的34个特征波长进行FDA融合,采用前3个融合变量作为构建检测模型的输入变量时,其所建BPNN模型的相关系数由0.9726提高至0.9990,均方根误差由0.7723降低至0.1727,不仅能够极大地降低数据分析维度,而且能够提高检测结果的准确性。因此,基于FDA可分性数据融合构建检测模型输入变量可以提高马铃薯VC含量检测结果的准确性。

关键词：高光谱成像 Fisher判别分析马铃薯 VC含量检测模型

水杨酸处理对采后西兰花褪绿转黄及营养品质的影响

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食品科学 2024年第9期45卷 181-188页

作者：杨庆喜罗曼莉周倩纪淑娟沈阳农业大学食品学院辽宁沈阳110866

本实验探讨了水杨酸(salicylic acid,SA)处理对贮藏期间西兰花色泽以及营养品质的保护作用。结果表明,SA处理明显推迟了西兰花褪绿转黄进程,处理样本表现出较高的叶绿素含量、-a^(*)/b^(*)值、量子产量和荧光下降比,以及较低的L^(*)值... 详细信息

本实验探讨了水杨酸(salicylic acid,SA)处理对贮藏期间西兰花色泽以及营养品质的保护作用。结果表明,SA处理明显推迟了西兰花褪绿转黄进程,处理样本表现出较高的叶绿素含量、-a^(*)/b^(*)值、量子产量和荧光下降比,以及较低的L^(*)值和黄化指数。同时,与对照组相比,处理样品萝卜硫苷、芸薹葡糖硫苷、萝卜硫素、吲哚-3-甲醇及抗坏血酸(ascorbic acid,AsA)的损失显著受到抑制,总酚和总黄酮含量的积累明显增加;此外,处理组样本抗氧化能力明显提高,丙二醛含量显著降低。多变量统计分析直观地展示了感官变量及营养变量在两组样本中的分布,进一步证明SA处理对萝卜硫苷和AsA的保护作用更强,且可有效诱导抗氧化能力的提高。

关键词：西兰花采后水杨酸硫代葡萄糖苷品质劣变

2.94μm LiNbO_(3)声光调Q Er:YAG激光输出脉冲特性

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物理学报 2024年第4期73卷 186-191页

作者：王滔宁姜玲玲程庭清王礼江海河中国科学院合肥物质科学研究院健康与医学技术研究所合肥230031 中国科学技术大学合肥230026 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所合肥230031

2.94μm纳秒铒激光是宽调谐中红外激光和临床医疗研究中重要的固体激光源.本文研制了新型LiNbO_(3)声光调Q Er:YAG激光器,研究了20 Hz重复频率下不同调Q延迟时间和耦合腔镜反射率对激光输出脉冲特性的影响规律.根据测量激光器的热透镜... 详细信息

2.94μm纳秒铒激光是宽调谐中红外激光和临床医疗研究中重要的固体激光源.本文研制了新型LiNbO_(3)声光调Q Er:YAG激光器,研究了20 Hz重复频率下不同调Q延迟时间和耦合腔镜反射率对激光输出脉冲特性的影响规律.根据测量激光器的热透镜焦距设计了凹凸谐振腔补偿热透镜效应,获得了激光单脉冲能量为34.68 mJ、脉冲宽度为119.9 ns的调Q输出,相应的峰值功率为289.24 kW,与平平腔相比输出能量提高了2.09倍.据我们所知,这是目前声光调Q Er:YAG激光器中获得的最高能量,可为进一步研究宽调谐中红外激光技术提供新的手段.

关键词：固体激光器 Er:YAG LiNbO_(3)声光调Q开关

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4款单一麦芽威士忌特征风味成分解析

食品科学 2024年第5期45卷 111-117页

作者：张一李小燕牛丽敏李慧沈铂陈文波上官静雨中粮营养健康研究院有限公司老年营养食品研究北京市工程实验室营养健康与食品安全北京市重点实验室北京102209 南京财经大学食品科学与工程学院江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心江苏南京210023 河北科技大学食品与生物学院河北石家庄050000 回澜威士忌蒸馏科技(成都)有限公司四川邛崃611500

以苏格兰麦卡伦和日本山崎麦芽威士忌为研究对象,采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用技术解析4款威士忌中的风味化合物。结果表明:酯类、酸类和醇类化合物在威士忌挥发性化合物中的相对含量最高,超90%。在243种挥发性化合物中有5... 详细信息

以苏格兰麦卡伦和日本山崎麦芽威士忌为研究对象,采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用技术解析4款威士忌中的风味化合物。结果表明:酯类、酸类和醇类化合物在威士忌挥发性化合物中的相对含量最高,超90%。在243种挥发性化合物中有58种具有气味活度值(odor activity value,OAV)。苏格兰麦卡伦威士忌中乙酸苯乙酯、金合欢醇、反式-橙花叔醇等物质OAV更高,赋予麦卡伦威士忌丰富的花香味。日本山崎威士忌中异戊酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯、1-癸醇等物质OAV更高,赋予山崎威士忌更丰富的水果香气。二维层次聚类分析结果显示,山崎威士忌中典型风味物质是2-甲基丁酸乙酯、丁酸乙酯、异戊酸乙酯等,麦卡伦威士忌中典型风味物质是金合欢醇、反式-橙花叔醇、大马士酮等。主成分分析结果显示每款威士忌位于得分图的不同象限,表明每款威士忌有独特的风味特点。本研究结果表明,风味是评价不同威士忌的重要指标。

关键词：单一麦芽威士忌顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用风味物质二维层次聚类分析主成分分析

不同亲水胶体对挤压重组米理化性质、食用品质和消化性的影响

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食品科学 2024年第15期45卷 40-48页

作者：张裕聪杨月月周童童金征宇焦爱权食品科学与资源挖掘全国重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122 江南大学食品学院江苏无锡214122

本研究比较了可得然胶(curdlan gum,CG)、魔芋胶(konjac gum,KGM)、海藻酸钠(sodium alginate,SA)、黄原胶(xanthan gum,XG)对挤压重组米理化性质、食用品质和消化性的影响。结果表明:添加CG的重组米外观规整有光泽,糊化黏度降低,消化... 详细信息

本研究比较了可得然胶(curdlan gum,CG)、魔芋胶(konjac gum,KGM)、海藻酸钠(sodium alginate,SA)、黄原胶(xanthan gum,XG)对挤压重组米理化性质、食用品质和消化性的影响。结果表明:添加CG的重组米外观规整有光泽,糊化黏度降低,消化性降低,短程有序度和结晶度最低,具有较好的抗回生能力,蒸煮后软硬适中,不黏牙,感官评分最高;添加KGM的重组米表面光滑,具有最好的抗消化性和适中的抗回生能力,但糊化黏度变化不显著且蒸煮后米饭偏软,感官评分次之;添加SA的重组米糊化黏度略有升高,消化率降低,但抗回生能力一般且重组米表面粗糙,蒸煮后米饭偏软偏黏,口感最差;XG的加入赋予重组米最高的弹性和糊化黏度,但米粒外观不规整,表面粗糙,抗消化性和抗回生能力也较差,且蒸煮后米饭偏黏,感官评分不高。此外,亲水胶体的加入可以有效提高重组米的水分稳定性,降低蒸煮损失率,但蒸煮后吸水率和膨胀率较低且颜色白中带黄,本研究结果可为进一步开发高品质挤压重组米提供理论参考。

关键词：挤压重组米亲水胶体食用品质消化性理化特性

基于低场核磁弛豫特性的油茶籽油支持向量机掺伪鉴别模型的建立与评价

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食品科学 2024年第10期45卷 19-27页

作者：林晓浪傅利斌王欣上海理工大学健康科学与工程学院上海200093 上海市虹口区市场监督管理局上海200081

油茶籽油商业价值高,有必要开发快速准确的油茶籽油掺伪鉴别方法。本实验研究低场核磁共振(low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)弛豫特性结合支持向量机(support vector machine,SVM)鉴别油茶籽油掺伪的可行性。在比较了油茶... 详细信息

油茶籽油商业价值高,有必要开发快速准确的油茶籽油掺伪鉴别方法。本实验研究低场核磁共振(low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)弛豫特性结合支持向量机(support vector machine,SVM)鉴别油茶籽油掺伪的可行性。在比较了油茶籽油、3种其他种类的正常/氧化的食用油及多种二元掺兑油样的LF-NMR弛豫特性的基础上进行主成分分析,设计了具有二叉树结构的SVM多分类器,采用ReliefF算法进行特征筛选,建立并验证了油茶籽油掺伪的SVM鉴别模型。研究表明,油脂种类、氧化程度及掺兑比例均会影响油样的LF-NMR弛豫特性。当特征数为9时,SVM多分类模型性能最佳,准确率可达90.77%,对油茶籽油、掺兑类型及比例的平均召回率为90.87%、精确率为90.83%、F1分数为0.90。这表明基于LF-NMR弛豫特性的SVM模型可用于油茶籽油的掺伪鉴别。

关键词：油茶籽油掺伪鉴别低场核磁共振支持向量机主成分分析 ReliefF算法

三维荧光光谱融合小波包分解融合Fisher判别分析及支持向量机识别紫苏

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食品科学 2024年第1期45卷 198-203页

作者：任永杰殷勇于慧春袁云霞河南科技大学食品与生物工程学院河南洛阳471023

为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数... 详细信息

为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数据进行预处理,采用Delaunay三角形内插值法去除瑞利散射和拉曼散射,以消除它们的不利影响;运用Savitzky-Golar卷积平滑对数据进行平滑处理,以减少噪声的干扰。同时,对三维荧光数据进行初步筛选,去除了荧光强度小于0.01的发射波长。然后,对各激发波长对应的发射光谱进行3层sym4小波包分解,计算得到最低频段的小波包能量值,作为各激发波长光谱数据表征量。接着,再利用FDA对小波包能量进行判别分析,将其所包含的差异性信息进行融合,得到FDA生成的新变量,并选取累计判别能力达到99%的前3个FD变量作为不同品种差异性信息的表征变量,提出三维荧光数据的表征策略。最后,利用BP神经网络(backpropagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种模式识别算法对表征变量进行分析,得到FDA+BPNN和FDA+SVM两种鉴别结果。FDA+BPNN的训练集正确率为97.5%,测试集正确率为95%;FDA+SVM的训练集和测试集的正确率均达到98.33%。结果表明,三维荧光光谱技术结合小波包分解、FDA和SVM算法基本上能够实现紫苏品种的鉴别。这为后续有关紫苏的进一步检测研究(如某些有效成分的定量检测)提供了研究基础。

关键词：紫苏三维荧光小波包分解 Fisher判别分析 BP神经网络支持向量机

基于生成对抗网络和深度森林结合的粮食加工过程污染物小样本数据扩充及预测

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食品科学 2024年第12期45卷 22-30页

作者：郭香兰王立金学波于家斌白玉廷李涵宇隗立昂马倩温浩然北京工商大学计算机与人工智能学院北京102488

粮食加工过程污染物的准确预测对粮食安全具有重要意义,但由于粮食加工工艺复杂,污染物检测困难导致数据量较小,难以满足建模预测所需,需要研究小样本的污染物数据扩充方法。同时,较小样本量的粮食加工过程污染物数据往往缺乏足够的先... 详细信息

粮食加工过程污染物的准确预测对粮食安全具有重要意义,但由于粮食加工工艺复杂,污染物检测困难导致数据量较小,难以满足建模预测所需,需要研究小样本的污染物数据扩充方法。同时,较小样本量的粮食加工过程污染物数据往往缺乏足够的先验知识,传统监督学习的方法对其预测精度较低,且现有连续型深度学习模型不适于粮食加工过程这一间歇过程,需研究基于无监督学习和离散深度学习的粮食加工过程污染物预测方法。为此,本文针对粮食加工过程污染物提出基于时间生成对抗网络(time generative adversarial networks,TimeGAN)的数据扩充及基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和深度森林(deep forest,DF)结合的预测方法。首先构建TimeGAN模型,对小样本数据学习后得到多组样本数据,实现数据扩充;将无监督学习的GAN模型与适用于离散过程的DF模型结合,构建GAN-DF模型,实现污染物预测;再分别将DF与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)-DF模型作为生成器嵌入到GAN,构建DFGAN与LSTM-DFGAN模型,进一步提高污染物预测的准确度。通过稻谷加工过程的金属污染物Pb数据(Pb含量)进行仿真验证,结果表明TimeGAN方法扩充数据可行,LSTM-DFGAN模型的综合预测效果最好,其扩充数据后的预测平均绝对误差和均方根误差低至7.50×10^(-5)mg/kg和1.60×10^(-8)mg/kg。

关键词：生成对抗网络深度森林粮食加工污染物预测