检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

水产品贮运过程中货架期预测的研究进展

食品科学 2021年第15期42卷 261-268页

作者：王红丽王锡昌施文正周纷王玥科上海海洋大学食品学院农业农村部水产品贮藏保鲜质量安全风险评估实验室上海水产品加工及贮藏工程技术研究中心上海201306

水产品具有富含水分、高度不饱和脂肪酸和高活性内源酶等原料学特性,加之其外源微生物和内源酶的联合作用,其在死后贮运过程中极易发生理化性质、微生物和感官性状的变化,引起品质下降。基于敏感指标的变化对水产品的货架期进行建模,对... 详细信息

水产品具有富含水分、高度不饱和脂肪酸和高活性内源酶等原料学特性,加之其外源微生物和内源酶的联合作用,其在死后贮运过程中极易发生理化性质、微生物和感官性状的变化,引起品质下降。基于敏感指标的变化对水产品的货架期进行建模,对水产品品质的快速预测和评估具有十分重要的意义。本综述主要介绍了在贮运过程中水产品货架期预测的内涵、货架期预测模型的研究方法(等温法和加速实验法)、货架期预测模型的分类及国内外研究进展,旨在为水产品货架期预测建模提供参考。

关键词：水产品贮运货架期预测建模

基于预报微生物学理论的鲜切西兰花货架期预测模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国食品学报 2014年第9期14卷 141-146页

作者：肖璐范新光王美兰张长峰张振富郭风军王国利烟台大学食品科学与工程研究所山东烟台264005 山东省农产品贮运保鲜技术重点实验室济南250103 国家农产品现代物流工程技术研究中心济南250103

将鲜切西兰花减压处理36 h,减压参数为温度（0±0.5）℃,压力（1 000±50）Pa,湿度85%~95%,换气量100mL/min,分别置于0,5,10,15,20℃下贮藏,定期对假单胞菌进行检测。利用修正的Compertz方程构建不同温度下微生物生长的动力学模型,再结... 详细信息

将鲜切西兰花减压处理36 h,减压参数为温度（0±0.5）℃,压力（1 000±50）Pa,湿度85%~95%,换气量100mL/min,分别置于0,5,10,15,20℃下贮藏,定期对假单胞菌进行检测。利用修正的Compertz方程构建不同温度下微生物生长的动力学模型,再结合Belehradek方程,讨论假单胞菌生长的μmax（最大比生长速率）和λ（延滞时间）与温度的关系,最终建立鲜切西兰花货架期预测模型,并对预测模型进行准确性评估。研究发现：修正的Compertz方程能较好地拟合不同温度下鲜切西兰花假单胞菌生长的S型曲线,R2均大于0.95。假单胞菌生长的Nmax（最大菌数）随着温度的变化波动不大,平均值为（8.3122±0.0651）lg（CFU/g）。μmax随着温度的上升而变大,λ随温度的增加而减小,结合Belehradek方程发现：在0~20℃范围,μmax0.5、（λ-1）0.5与温度T之间均存在良好的线性关系,R2分别为0.9933,0.9941。确定了Ns（最小腐败水平）并建立了减压处理鲜切西兰花的货架期预测模型SL,各参数为：Nmax=8.3122 lg（CFU/g）,Ns=7.6990 lg（CFU/g）,bμ=0.0263,Tminμ=-11.9810,bλ=0.0294,Tminλ=-24.4572。通过测定8℃贮藏温度下鲜切西兰花中假单胞菌的生长状态,验证货架期预测模型的准确性,结果表明：预测值和实测值的相对误差为-6.86%,说明该货架期预测模型SL可有效预测减压处理鲜切西兰花在0~20℃范围内任意温度下的货架期。

关键词：预报微生物学鲜切西兰花减压处理假单胞菌货架期预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于气体传感信息的蓝莓贮藏货架期预测方法

农业机械学报 2018年第8期49卷 308-315页

作者：傅泽田高乾钟李新武张旭张小栓中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学食品质量与安全北京实验室北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

利用气体传感信息,提出了一种蓝莓货架期预测方法。将蓝莓贮藏在0、5、22℃下,对贮藏微环境中的3种气体含量(氧气、二氧化碳、乙烯)进行了监测,同时将蓝莓5种理化指标(腐败率、硬度、pH值、可溶性固形物含量、失重率)作为传统的品质指... 详细信息

利用气体传感信息,提出了一种蓝莓货架期预测方法。将蓝莓贮藏在0、5、22℃下,对贮藏微环境中的3种气体含量(氧气、二氧化碳、乙烯)进行了监测,同时将蓝莓5种理化指标(腐败率、硬度、pH值、可溶性固形物含量、失重率)作为传统的品质指示指标进行了获取,分析了贮藏微环境中气体含量变化和理化指标变化的相关性,并利用BP神经网络从气体角度建立了蓝莓的货架期预测模型。结果表明:蓝莓品质的变化受到贮藏温度的影响;气体含量的变化与蓝莓品质的变化存在明显相关性;利用BP神经网络建立的蓝莓货架期预测模型具有良好的预测效果。其中,0℃的预测误差为0.091~0.191 d,5℃的预测误差为0.069~0.302 d,22℃的预测误差为0.094~0.338 d,基本满足货架期预测需要。

关键词：蓝莓货架期预测气体传感信息理化指标 BP神经网络

上海青蔬菜的品质变化动力学模型及货架期预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业工程学报 2013年第15期29卷 271-278页

作者：谢晶张利平苏辉黎柳吴圣彬上海海洋大学食品学院上海201306

为探讨上海青蔬菜不同储藏温度下的货架期预测方法,试验测定了在5、10、15和20℃4个温度下贮藏的上海青(Brassica rapa ***)的还原型抗坏血酸、叶绿素、颜色参数L*(亮度)、b*(黄度)、△E(色差)和感官评价,并对这些指标进行了动力学分析... 详细信息

为探讨上海青蔬菜不同储藏温度下的货架期预测方法,试验测定了在5、10、15和20℃4个温度下贮藏的上海青(Brassica rapa ***)的还原型抗坏血酸、叶绿素、颜色参数L*(亮度)、b*(黄度)、△E(色差)和感官评价,并对这些指标进行了动力学分析。研究表明,在测定温度范围内,上海青储藏的温度越低,其品质指标变化越慢。动力学分析显示,零级动力学比一级动力学更适合表现所测品质的变化规律,并且除b*外的指标拟合较好。研究还采用Arrhenius方程对品质变化速率常数k和温度T进行非线性拟合,得到还原型抗坏血酸、叶绿素、L*和ΔE活化能Ea分别为68.130、57.024、46.685和42.581kJ/mol。最终得到以时间、温度和品质指标值为变量的上海青货架期预测方程,拟定不同的品质终点值能得到对应的货架期。同时,Arrhenius方程与依赖于感官终点的动态品质终点拟合方程结合预测的货架期曲线与感官寿命曲线能得到更好的契合。验证试验结果证明前者能较好地预测上海青不同剩余品质指标对应的货架期,另一方面,测量温度范围内,后者能较好地通过品质指标预测感官寿命(两者绝对差值小于0.3d)。两者结合能得到较为全面的货架期预测参数,为上海青流通过程中的货架期预测提供理论基础。

关键词：动力学模型贮藏上海青货架期预测感官寿命动态品质终点

基于CNN-GRU-AE的蓝莓货架期预测模型研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

食品科学 2024年第13期45卷 229-238页

作者：张润泽冯国红付晟宏王宏恩高珊朱玉杰刘中深东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学土木与交通学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江农业工程职业学院生物制药学院黑龙江哈尔滨150025

为探究贮藏于不同温度条件下蓝莓的品质变化及货架期,以‘自由’蓝莓为研究对象,测定其在0、4、25℃条件下的颜色参数、质量损失率、腐败率、质地参数等共计21个品质指标。通过5种具有自带特征选择功能的机器学习算法,筛选出7个影响货... 详细信息

为探究贮藏于不同温度条件下蓝莓的品质变化及货架期,以‘自由’蓝莓为研究对象,测定其在0、4、25℃条件下的颜色参数、质量损失率、腐败率、质地参数等共计21个品质指标。通过5种具有自带特征选择功能的机器学习算法,筛选出7个影响货架期的关键特征作为模型的输入变量,构建基于注意力(attention,AE)机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的蓝莓货架期预测模型。结果表明,与原始GRU相比,CNN-GRU-AE模型的平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差分别降低了75.83%、91.46%、61.58%,决定系数增加了2.25%。说明添加注意力机制并与CNN结合后的GRU模型显著提高了货架期的预测精度。本研究可为蓝莓在不同贮藏温度条件下的货架期制定提供理论支持,并为剩余货架期的预测提供技术帮助。

关键词：蓝莓货架期预测卷积神经网络门控循环单元注意力机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

冷配送莴笋菜肴的货架期预测模型建立与评价

现代食品科技 2015年第3期31卷 177-183页

作者：李汴生黄智君张晓银阮征华南理工大学轻工与食品学院广东广州510640

本文以真空冷却后的热烫莴笋菜肴为对象,研究在0℃、4℃、10℃下冷藏的莴笋菜肴的品质变化规律,并建立冷配送莴笋菜肴在0℃-10℃冷藏温度下的货架期预测模型。结果表明：随着冷藏时间的延长,菌落总数、亚硝酸盐含量、色差a＊值呈上升趋... 详细信息

本文以真空冷却后的热烫莴笋菜肴为对象,研究在0℃、4℃、10℃下冷藏的莴笋菜肴的品质变化规律,并建立冷配送莴笋菜肴在0℃-10℃冷藏温度下的货架期预测模型。结果表明：随着冷藏时间的延长,菌落总数、亚硝酸盐含量、色差a＊值呈上升趋势,而硬度呈下降趋势。冷藏温度越高,其品质变化程度越大。亚硝酸盐含量与菌落总数密切相关,但其货架期终点比菌落总数的滞后,而冷藏温度和时间对硬度影响不大,两者均不适合作为冷配送莴笋菜肴货架期评定指标。以色差a＊值为指标得到的一级反应动力学方程和Arrhenius方程拟合度较高（R2〉0.97）,而Logistic模型能很好拟合莴笋菜肴在0℃-10℃冷藏温度下的菌落总数生长动态（R2〉0.99）。建立的色差和菌落总数货架期模型的预测值与实测值之间相对误差均小于10%。其中,以色差a＊值为指标的货架期要求最高,若对莴笋菜肴进行护色处理,可提高其色差货架期。

关键词：冷配送莴笋菜肴真空冷却货架期预测模型

不同温度条件下养殖大菱鲆菌群变化和货架期预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

食品科学 2017年第11期38卷 231-236页

作者：郭全友包海蓉何木朱彦祺中国水产科学研究院东海水产研究所上海200090 上海海洋大学食品学院上海201306 上海理工大学医疗器械与食品学院上海200093

对低温(0~10℃)、室温(25℃)和变温贮藏条件下养殖大菱鲆的细菌种群变化进行研究,确定不同温度条件下养殖大菱鲆的优势腐败菌和货架期,并采用Exponential、School-field和Square-root方程构建货架期预测模型,并对货架期预测模型的适用... 详细信息

对低温(0~10℃)、室温(25℃)和变温贮藏条件下养殖大菱鲆的细菌种群变化进行研究,确定不同温度条件下养殖大菱鲆的优势腐败菌和货架期,并采用Exponential、School-field和Square-root方程构建货架期预测模型,并对货架期预测模型的适用性进行评价和验证。结果显示,低温贮藏大菱鲆货架期为6.1~32.6 d,优势腐败菌为腐败希瓦氏菌(40.3%)和假单胞菌属(27.4%),室温时货架期为1.3 d,优势腐败菌为气单胞菌(47.1%)和腐败希瓦氏菌(29.4%);构建的Exponential、School-field和Square-root货架期模型参数分别为温度特征系数a=0.12,T_(min)=-6.6℃,表观活化能(E_a)为81.4 k J/mol,采用均方根误差、残差平方和、偏差度、准确度对模型的拟合优度进行比较,Square-root模型预测性能最优,用恒温和变温对3种货架期预测模型进行验证,显示Square-root货架期模型误差最小,可有效预测恒温和变温条件下大菱鲆的货架期。

关键词：养殖大菱鲆细菌菌群优势腐败菌货架期预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

养殖鱼类货架期预测系统的设计与评估

农业工程学报 2006年第8期22卷 129-134页

作者：杨宪时许钟郭全友中国水产科学研究院东海水产研究所农业部海洋与河口渔业重点开放实验室上海200090

以自然污染养殖罗非鱼贮藏在0℃、5℃、10℃、15℃过程中的特定腐败菌一假单胞菌生长动态数据，建立假单胞菌在0～15℃温度范围的生长动力学模型，选用Visual Basic为程序编写工具，建立了用于罗非鱼冷却链鲜品流通品质监控和剩余货架... 详细信息

以自然污染养殖罗非鱼贮藏在0℃、5℃、10℃、15℃过程中的特定腐败菌一假单胞菌生长动态数据，建立假单胞菌在0～15℃温度范围的生长动力学模型，选用Visual Basic为程序编写工具，建立了用于罗非鱼冷却链鲜品流通品质监控和剩余货架期预测的专家系统（FSLP）。剩余货架期预测值与实测值的可靠性评估表明，相对误差在±10％以内，显示建立的预测系统可以快速可靠地实时预测养殖罗非鱼的鲜度和剩余货架期。该研究采用以自然污染鱼得到试验数据建立特定腐败菌生长动力学模型的方法，增加了预测的准确度，并较好地解决了在波动温度下预测微生物生长相对困难的难题，提高了预报系统的实际应用价值。该预测系统为设计和评估生鲜鱼品冷却链的技术参数，预测和监控冷却链生鲜鱼的鲜度品质提供一种迅速而有效的工具。

关键词：养殖鱼类货架期预测应用软件假单胞菌生长动力学模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

覆膜铁罐装橘子罐头货架期预测研究

食品与发酵工业 2023年第4期49卷 52-58页

作者：竺佳杰仇凯钱平吴刚余坚勇沈俊杰路秋勉张宇凌徐静中国食品发酵工业研究院有限公司北京100015 军事科学院军需工程技术研究所北京100010 苏州华源控股股份有限公司江苏苏州215221 大连海关技术中心辽宁大连116001

该文研究了不同贮存温度与时间下覆膜铁罐装橘子罐头的空罐质量、食品安全、内容物质量和感官变化情况,并以pH、固形物含量、褐变度、柠檬酸含量、感官评价为指标,采用SPSS软件进行因子分析,建立了基于Q_(10)模型的橘子罐头货架期模型... 详细信息

该文研究了不同贮存温度与时间下覆膜铁罐装橘子罐头的空罐质量、食品安全、内容物质量和感官变化情况,并以pH、固形物含量、褐变度、柠檬酸含量、感官评价为指标,采用SPSS软件进行因子分析,建立了基于Q_(10)模型的橘子罐头货架期模型。结果表明,在常温(25℃)、37℃、55℃贮存环境下,橘子罐头的空罐质量良好,食品安全达标,影响货架期的主要因素为内容物质量和感官。橘子罐头的pH、固形物、柠檬酸及感官评价分值随贮存时间的延长而降低,褐变度随着贮存时间的延长而升高,且贮存温度越高变化越快。该研究所建模型适用于橘子罐头货架期的预测。

关键词：橘子罐头货架期加速实验货架期预测 Q_(10)模型