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拉曼光谱在肉品质预测与控制中的应用

食品与发酵工业 2022年第24期48卷 294-302页

作者：王新怡董鹏程罗欣毛衍伟张一敏山东农业大学食品科学与工程学院山东泰安271018 江苏省肉类生产与加工质量安全控制协同创新中心江苏南京210095

拉曼光谱技术具有快速、原位、无损伤检测等优点。近年来,该技术在肉类工业中的应用受到越来越多的关注。该文总结了拉曼光谱在肉品研究中常用的拉曼位移、信号来源及其与肉品品质、安全的关系;总结分析了拉曼光谱在研究肉的pH值、嫩度... 详细信息

拉曼光谱技术具有快速、原位、无损伤检测等优点。近年来,该技术在肉类工业中的应用受到越来越多的关注。该文总结了拉曼光谱在肉品研究中常用的拉曼位移、信号来源及其与肉品品质、安全的关系;总结分析了拉曼光谱在研究肉的pH值、嫩度、颜色、保水性、营养成分、货架期与致病菌、掺假判断等食品品质和食品安全指标的应用,以及拉曼光谱数据的处理与分析方法,以期为促进拉曼光谱技术在肉的品质和安全控制中的应用提供研究思路和理论指导。

关键词：拉曼光谱肉品质预测货架期预测掺假判定

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流动对牛乳介电特性及品质预测的影响规律

流动对牛乳介电特性及品质预测的影响规律

作者：安长青西北农林科技大学

学位级别：硕士

生鲜牛乳的非均质特性影响其介电谱法品质检测的精度。针对高压均质导致牛乳成分分析仪价格昂贵以及挤奶管内牛乳流速对其介电特性影响规律不清楚的问题,提出了面向台式仪器的非均质样本流动态下介电谱测量方法;首次探究了挤奶管道内牛... 详细信息

生鲜牛乳的非均质特性影响其介电谱法品质检测的精度。针对高压均质导致牛乳成分分析仪价格昂贵以及挤奶管内牛乳流速对其介电特性影响规律不清楚的问题,提出了面向台式仪器的非均质样本流动态下介电谱测量方法;首次探究了挤奶管道内牛乳流速对其介电特性的影响规律,通过模型传递构建了挤奶管内流动牛乳主要成分的预测新方法。本文主要研究内容和结论如下:(1)提高牛乳介电特性测量重复性的新方法探索-以流动态测量法替代均质处理的可行性分析。对比了23°C和40°C下牛乳振荡及静置状态、离心及不同均质压力(30/5、60/5、90/5 MPa)处理的介电谱,以变异系数为指标分析其介电谱测量重复性;同时对比分析了不同牛乳粒度分布随时间变化。结果表明,牛乳静置状态下介电谱测量重复性较差,振荡状态测量的介电谱重复性接近90/5 MPa均质处理。其机理可用离心脱脂处理试验结果来解释,即振荡破坏了脂肪球上浮和聚集。振荡状态(23°C优于40°C)测量取代均质处理是可行的。(2)流动态测量对基于台式仪器的牛乳介电特性及其测量重复性的影响分析。对比分析了23°C下流动态(超声、旋转及振荡)、静置状态和均质处理对牛乳介电特性及其测量重复性的影响规律,对三个特殊频率40.68、915和2450 MHz下牛乳介电谱测量变异系数进行了显著性分析。结果表明,三种流动态测量均提高了牛乳介电参数值及其测量重复性。其中,旋转及振荡测量的重复性均接近于90/5 MPa均质处理。(3)管道流速对牛乳介电谱测量重复性的影响分析。搭建了牛乳管道流动测量装置,对比分析了去离子水、自来水、生鲜牛乳及均质牛乳不同流速(0-3 m/s)下介电谱测量重复性,对三个特殊频率40.68、915和2450 MHz牛乳不同管道流速下介电谱测量变异系数进行了显著性分析。结果表明,管道流速提高了非均质牛乳介电谱测量重复性,适宜的管道流速有利于阻止脂肪球上浮和聚集。当牛乳管道流速达到0.1 m/s时,其介电谱测量重复性不再显著提高。(4)管道流速对牛乳介电特性的影响分析。测量了牛乳不同流速(0-3 m/s)下的介电参数值,对三个特殊频率40.68、915和2450 MHz牛乳不同管道流速下介电参数值进行了显著性分析。基于Debye方程修正了介电弛豫参数解析模型,对不同流速下牛乳介电谱的弛豫强度、弛豫时间及电导率值进行拟合分析。结果表明,管道流速提高了牛乳介电参数值;当牛乳管道流速达到0.1 m/s时,其介电参数不再显著提高。随着流速增加,牛乳介电谱弛豫强度逐渐增加,离子导电性增强而弛豫频率降低。修正后的Debye方程可用于揭示管道流速对牛乳介电特性的影响机理。(5)基于台式仪器的流动态牛乳品质预测研究。在均质30/5 MPa、超声频率37.5k Hz、旋转转速250 rpm及振荡转速350 rpm下,分别建立了流动态(超声、旋转及振荡)、静置状态和均质处理下牛乳主要成分的预测模型;对比分析了Savitzky-Golay(SG)、标准正态变量变换(SNV)及SG+SNV不同预处理、全谱(FS)及无信息变量消除法(UVE)变量提取方式、偏最小二乘回归(PLS)及最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对主要成分的预测精度。结果表明,流动态测量(旋转和振荡)有效提高了原乳脂肪、蛋白质、乳糖和含水率的预测精度,最高预测RPD分别为2.498、2.114、2.134和2.529,最小RMSEP分别为0.194%、0.119%、0.050%和0.203%。该预测结果远优于静置测量和均质处理。(6)基于模型传递的管道流动牛乳品质预测方法研究。基于台式仪器建立的牛乳静置、旋转及振荡状态下的最优预测模型,通过对比分析斜率/偏差算法(S/B)、直接校正算法(DS)以及分段直接校正算法(PDS)三种模型传递方法对管道流动牛乳主要成分预测精度的影响,建立了管道流动牛乳主要成分预测新方法。结果表明,基于台式仪器的牛乳旋转状态下所建立的模型采用最优PDS方法对脂肪含量预测集r和RMSEP分别为0.680和0.501%;基于台式仪器的牛乳静置状态下所建立的模型采用最优模型传递方法对管道流动牛乳蛋白质、乳糖及水分含量预测集r分别为0.656、0.363和0.609,RMSEP分别为0.400%、0.067%和1.079%。

关键词：生鲜牛乳介电特性流动测量品质预测模型传递

基于高光谱技术的采前猕猴桃关键品质指标预测

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基于高光谱技术的采前猕猴桃关键品质指标预测

作者：杨涵中国农业科学院

学位级别：硕士

确定采前猕猴桃的关键品质指标,保证猕猴桃达标后采收,对提升猕猴桃果实品质,提高经济价值、食用价值,降低损耗有重要意义。干物质是反映猕猴桃品质的重要指标,同时也决定了采后猕猴桃的品质变化情况;可溶性固形物含量则可以判断果实口... 详细信息

确定采前猕猴桃的关键品质指标,保证猕猴桃达标后采收,对提升猕猴桃果实品质,提高经济价值、食用价值,降低损耗有重要意义。干物质是反映猕猴桃品质的重要指标,同时也决定了采后猕猴桃的品质变化情况;可溶性固形物含量则可以判断果实口味的酸甜度,同样是猕猴桃的重要品质指标。目前对猕猴桃干物质及可溶性固形物含量的判定方法,可以分为有损测量与无损测量。有损测量限于对单一果实的逐个测量,费时费力,无法满足大规模果园生产的需求;无损测量方法中,近红外光谱受限于外界环境干扰,只能在室内环境或用便携式手持仪器贴近目标逐一测量,视觉检测方法则受限于猕猴桃成熟过程中外观变化不大,无法准确预测。针对目前采前猕猴桃品质指标预测方法无法满足无损、实时、连续、大量预测的需求的问题,本研究以贵长猕猴桃、金桃猕猴桃为研究对象,利用高光谱技术对采前猕猴桃关键品质指标预测进行了研究,主要内容如下:(1)采前猕猴桃高光谱数据的获取及光照影响的剔除。利用高光谱相机、标准白板、笔记本电脑、三脚支架等仪器设备,获取采前猕猴桃的高光谱数据,并通过白板校正、果实光谱数据提取、多元散射校正等处理方法,消除了光照条件的影响,提高了数据信噪比。(2)采前猕猴桃品质指标特征光谱波段提取。通过竞争性自适应重加权、移动窗口偏最小二乘、蒙特卡洛无信息变量消除、随机青蛙等四种不同方法,提取反映猕猴桃干物质、可溶性固形物含量的特征光谱波段。所提取的贵长猕猴桃干物质含量特征光谱波段为620.59 nm、622.60 nm、765.09 nm、807.05 nm、809.08 nm、858.85 nm、871.19 nm、884.87 nm、899.31 nm,金桃猕猴桃干物质含量特征光谱波段为538.93 nm、671.14 nm、693.41 nm、770.61 nm、796.98nm、813.24 nm、841.21 nm、843.29 nm、856.80 nm,贵长猕猴桃可溶性固形物含量的特征光谱波段为504.78 nm、578.57 nm、603.50 nm、728.61 nm、775.16 nm、854.72 nm、878.56 nm、880.65 nm、893.15 nm。(3)利用偏最小二乘法预测采前猕猴桃品质指标。基于各品质指标的特征光谱波段,使用偏最小二乘法对品质指标进行预测。结果显示,基于特征波段对贵长猕猴桃干物质含量预测结果的R值为0.9386,RMSE为0.2669;对金桃猕猴桃干物质含量预测结果的R值为0.8518,RMSE为0.5031;对贵长猕猴桃可溶性固形物含量预测结果R值为0.7441,RMSE为0.4763。预测结果的R值及RMSE值均处于较好水平,显示了利用高光谱技术预测采前猕猴桃品质指标的准确性和可靠性。(4)不同品种猕猴桃及品质指标间特征光谱波段的通用性。对于两种猕猴桃的比较分析表明,不同品种猕猴桃、不同品质指标的特征光谱波段间通用性较差,针对某一品种猕猴桃或某一品质指标的特征光谱波段不能用于对其他对象的品质预测。此外,天气条件是对本研究预测效果最重要的影响因素,不同天气条件下获取的数据质量及预测效果都存在较大差异。因此,在未来的研究中,应尽量选择在晴朗无云、光照充足的时机进行原始数据采集,对每一次试验,都应进行单独的数据分析及模型构建。

关键词：采前猕猴桃高光谱技术干物质可溶性固形物含量品质预测

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肥城桃品质预测模型构建及系统研发

肥城桃品质预测模型构建及系统研发

作者：沈东健山东农业大学

学位级别：硕士

肥城桃产业是山东省泰安市肥城市三大农业产业之一,是肥城市经济收入的重要组成部分。近几年肥城桃品质受气候环境、土壤养分等因素影响,果实的整齐度相对较差,仅通过种植经验预测桃园桃品质的效果较差,难以满足肥城桃产业现阶段需求。... 详细信息

肥城桃产业是山东省泰安市肥城市三大农业产业之一,是肥城市经济收入的重要组成部分。近几年肥城桃品质受气候环境、土壤养分等因素影响,果实的整齐度相对较差,仅通过种植经验预测桃园桃品质的效果较差,难以满足肥城桃产业现阶段需求。针对上述问题,本研究基于桃园土壤养分和气象环境,通过数理统计、智能算法等方法进行肥城桃的品质预测模型研究,设计并实现了肥城桃品质预测系统,为肥城桃品质预测提供了切实可行的方法与工具,对肥城桃产业转型和品质精准调控具有重要意义。论文主要研究内容如下:(1)构建了基于土壤养分的肥城桃品质预测模型。土壤养分对肥城桃的品质形成具有重要作用。建立基于桃园土壤养分条件的肥城桃品质预测模型,是实现肥城桃品质预测,优化桃园种植的重要手段。本文通过桃园土样与果实的理化分析获取初始数据,并分析各园区数据间存在的差异性,进而利用多层感知机进行模型训练。结果表明:利用多层感知机可以实现单果重、可溶性固形物、可滴定酸的预测模型的构建,且准确性较好,相对误差均在6%以下。(2)构建了基于气象环境的肥城桃品质预测模型。肥城桃品质与气象环境密切相关,建立基于桃园气象环境的预测模型是实现品质预测分析的重要手段。本文分别采用Cat Boost模型、Extra Trees模型和Ada Boost模型预测肥城桃果实的单果重、可溶性固形物和可滴定酸。结果表明:预测模型精度较好,相对误差均在6%以下,模型满足实际生产的需要。(3)设计并实现了肥城桃品质预测系统。为更好地应用肥城桃品质预测模型,根据肥城桃品质预测的实际需求,结合物联网和大数据系统建设经验,设计并实现了肥城桃品质预测系统。系统在提供桃园地块管理、环境监测、农事管理等服务的基础上,调用各模块数据,通过预测模型算法实现基于土壤养分和气象环境的品质预测,以及通过模型结果集成的方式进行综合预测。

关键词：肥城桃品质预测土壤养分气象环境系统研发

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机器学习预测香蕉品质体系的构建及应用研究

机器学习预测香蕉品质体系的构建及应用研究

作者：牛雅惠华南理工大学

学位级别：硕士

香蕉是重要的热带及亚热带经济作物,素有“百果之冠”的美誉,深受广大消费者喜爱。在生长和成熟过程中,香蕉表皮颜色与其内部化学品质的变化密切相关,可直观反映出果实成熟度及应用品质。在传统香蕉采摘及后续产品加工过程中,人们主要... 详细信息

香蕉是重要的热带及亚热带经济作物,素有“百果之冠”的美誉,深受广大消费者喜爱。在生长和成熟过程中,香蕉表皮颜色与其内部化学品质的变化密切相关,可直观反映出果实成熟度及应用品质。在传统香蕉采摘及后续产品加工过程中,人们主要基于肉眼识别单一的颜色变化,对香蕉品质进行简单、非精准的感官判定及评估,存在由于主观因素差异而导致的误差大、重复性低等问题,且无法将香蕉的外观特征(如颜色)、内部品质(如硬度、糖酸含量等)及成熟度等指标有效关联,并进行综合性量化评估。构建可对香蕉品质进行快速、精准评估的技术体系和方法,可为标准化机械智能采摘的发展和香蕉制品的精准加工提供理论指导。随着人工智能和机器学习等理论的快速发展,为多元化、智能化和便捷化评估香蕉果实品质提供了技术支持。本论文采用机器学习理论与香蕉传统感官品质表征技术相结合的方式,通过运用加权最小二乘法等回归分析算法和主成分分析法等无监督学习算法,建立了基于多品质指标判定成熟度的智能分类模型,将香蕉可视化外部特征、内部品质与成熟度三者进行有效关联,开发出基于颜色特征变化而定量评估内部营养物质的预测体系,实现对香蕉品质的多维度精准量化分析。主要研究内容及结果如下:1.不同成熟阶段香蕉品质评估体系及数据集的构建:基于香蕉成熟过程中的8个特征指标(颜色、可滴定酸、还原糖、淀粉酶、硬度、p H、质量损失率和抗坏血酸)含量的变化,进行定量的品质区间划分,构建不同成熟阶段的香蕉品质评估体系。其中颜色特征的变化最为显著,整个成熟过程中香蕉表皮由绿色逐渐变为黄色并最终伴有褐色斑点出现,在色差仪Lab模式下测得a(表皮偏绿程度)值由-15.31增加至13.38;香蕉硬度则随成熟度的增加呈现大幅度下降的趋势,g值(穿刺过程所用力)从储存初期1700下降至50左右。基于香蕉品质评估体系,构建特征指标的定量预测数据集,选取120个样本点,其中包括96个训练样本和24个验证样本。2.香蕉外部特征与内部品质特征指标的量化关联及预测体系的构建:运用机器学习方法,以颜色为可视化自变量,将其与香蕉内部特征指标进行量化关联进而进行品质预测。采用Spearman秩相关系数对颜色和其余7个特征指标进行相关性分析;联用Min-Max标准化算法、DBSCAN算法、Meanfiltering算法,实现对数据集的智能优化(数据点归一化、异常点去除、滤波降噪),组建一体化数据优化算法;基于相关性分析和数据优化算法,引入加权最小二乘法,进行以外部特征(颜色)为自变量,内部品质指标含量为因变量的回归分析,构建两者之间的有效关联及定量预测体系,完成基于颜色对内部化学品质的精准量化与即时分析,相关算法对回归分析曲线的校正决定系数分别为0.99897、0.99243、0.99273、0.99581、0.99310、0.99547和0.99948。3.香蕉成熟度智能分类模型的构建及应用:基于机器学习的主成分分析法,智能分析各香蕉品质与成熟度间的特征联系,建立成熟度的智能分类模型。1)采用主成分分析法对原始数据集进行智能优化,成功提取1个综合分析主成分,其信息累积贡献率为80.22%,其中颜色、可滴定酸、p H、抗坏血酸、质量损失率、还原糖、淀粉酶和硬度的信息量分别为87.1%、87.9%、91.3%、91.9%、73.5%、62%、76.6%和71.4%;2)基于上述主成分因子,结合对内部品质指标含量进行的区间划分,将人工视觉识别转化为区间得分,实现香蕉成熟度的智能计量及精准量化,各成熟阶段分数划分为-2.61、-1.65、0.65、1.23、1.73和3.92;3)应用定量预测体系和智能分类模型对香蕉品质指标验证数据集进行分析,定量预测体系在7个成熟阶段的预测准确率分别为85.71%、85.71%、92.86%、96.43%、89.29%、89.29%和100%,均值平均精度为91.33%;成熟度智能分类模型的预测准确率分别为100%、66.7%、100%、75%、50%、100%和100%,均值平均精度为84.53%。

关键词：香蕉成熟度品质预测加权最小二乘法主成分分析法

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电磁加热米饭的品质预测模型研究

粮食与饲料工业 2022年第2期 4-11页

作者：蒋雁樊庆晗吴跃贵州省粮油产品质量监督检验站贵州贵阳550001 中南林业科技大学食品科学与工程学院稻谷及副产物深加工国家工程实验室湖南长沙410004

建立了以电磁加热为热源的不同蒸煮焖制条件下米饭食味品质预测模型,为优化米饭加工工艺和智能化工业米饭生产奠定基础。研究表明,实验所用福临门香粘米、金龙鱼特选东北大米和金龙鱼寒地东北大米的米饭硬度预测值与实测值相关系数均大... 详细信息

建立了以电磁加热为热源的不同蒸煮焖制条件下米饭食味品质预测模型,为优化米饭加工工艺和智能化工业米饭生产奠定基础。研究表明,实验所用福临门香粘米、金龙鱼特选东北大米和金龙鱼寒地东北大米的米饭硬度预测值与实测值相关系数均大于0.95;所建不同蒸煮焖制组合下米饭弹性预测模型中,有5种大米米饭弹性预测值与实测值相关系数大于0.91;金龙鱼寒地东北大米米饭食味计评分预测值与实测值相关系数为0.893 6,其余7种大米均大于0.93;福临门丝苗米和金龙鱼特选东北大米米饭色泽预测值与实测值相关系数较小,其余6种大米均大于0.92;8种米饭碘蓝值的预测值与实测值相关系数均大于0.92。说明基于Ploy2D方程建立的电磁加热米饭的品质预测模型具有良好的预测能力。

关键词：米饭蒸煮电磁加热品质预测模型

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基于电子鼻的低温贮藏草鱼品质预测方法研究

传感技术学报 2012年第2期25卷 157-161页

作者：惠国华陈裕泉浙江工商大学食品与生物工程学院杭州310035 浙江大学生物医学工程与仪器科学学院杭州310027

提出了一种基于电子鼻的低温贮藏(277 K)草鱼品质预测方法。实验检测了草鱼样品顶空挥发气体,实验结果表明电子鼻传感器阵列对草鱼样品的响应值随着贮藏时间的增加而增加。同时实验检测了草鱼样品的菌落总数指标,电子鼻响应与微生物指... 详细信息

提出了一种基于电子鼻的低温贮藏(277 K)草鱼品质预测方法。实验检测了草鱼样品顶空挥发气体,实验结果表明电子鼻传感器阵列对草鱼样品的响应值随着贮藏时间的增加而增加。同时实验检测了草鱼样品的菌落总数指标,电子鼻响应与微生物指标之间具有良好的对应关系。信噪比谱方法成功区分不同贮藏时间的草鱼样品。我们依据信噪比特征值建立了样品品质预测模型,该模型可以准确的预测低温贮藏草鱼样品品质,具有较好的实用价值。

关键词：电子鼻草鱼品质预测随机共振信噪比

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基于电子鼻的苹果低温贮藏时间及品质预测

西北农林科技大学学报（自然科学版） 2015年第5期43卷 183-191页

作者：李莹任亚梅张爽赵慧周龙安任小林西北农林科技大学食品科学与工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学园艺学院陕西杨凌712100

【目的】研究利用电子鼻对苹果低温贮藏时间及品质的预测效果，为苹果低温贮藏品质的无损检测及合理加工利用提供参考。【方法】以富士苹果为试材，在（0±1） ℃低温条件下贮藏，分别在贮藏后的第0，30，60，90，120，150和180天，随... 详细信息

【目的】研究利用电子鼻对苹果低温贮藏时间及品质的预测效果，为苹果低温贮藏品质的无损检测及合理加工利用提供参考。【方法】以富士苹果为试材，在（0±1） ℃低温条件下贮藏，分别在贮藏后的第0，30，60，90，120，150和180天，随机选取30个果实，利用PEN3型电子鼻检测其香气，并一一对应测定苹果的主要品质指标（硬度、可溶性固形物含量和可滴定酸含量）。利用载荷分析优化电子鼻传感器阵列，对优化后的电子鼻检测数据进行线性判别分析，建立苹果低温贮藏品质的偏最小二乘预测模型、BP神经网络预测模型和贮藏时间的多层感知器预测模型，并对预测效果进行了比较。【结果】线性判别分析能够较好地区分苹果的贮藏品质，且苹果香气在贮藏60~90 d时变化较大；建立的多层感知器神经网络模型对苹果贮藏时间有较好的预测效果，预测准确率均＞92.0%；利用偏最小二乘法和BP神经网络均能对果实的品质建立有效的预测模型，其中偏最小二乘法对冷藏苹果硬度和可滴定酸含量的预测效果优于对可溶性固形物含量的预测，利用BP神经网络所建立预测模型的决定系数均＞0.930 0，预测效果较偏最小二乘法更好。【结论】利用电子鼻的快速无损检测功能可以实现对苹果低温贮藏时间及品质的预测。

关键词：电子鼻苹果低温贮藏贮藏时间品质预测

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基于介电谱技术结合遗传算法的草莓品质预测

食品工业科技 2016年第23期37卷 272-276页

作者：李冬冬贾柳君张海红沈静波李子文宁夏大学农学院宁夏银川750021

为寻找草莓品质的快速无损预测方法,利用LCR测试仪测试分析了草莓介电谱变化规律;以遗传算法(Genetic Algorithm,GA)筛选出各品质指标(呼吸强度、可溶性固形物含量和失重率)的特征频率点;以特征频率下的介电参数建立了草莓品质的偏最小... 详细信息

为寻找草莓品质的快速无损预测方法,利用LCR测试仪测试分析了草莓介电谱变化规律;以遗传算法(Genetic Algorithm,GA)筛选出各品质指标(呼吸强度、可溶性固形物含量和失重率)的特征频率点;以特征频率下的介电参数建立了草莓品质的偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)预测模型。研究结果表明:以GA法筛选频率后的介电参数所建立的呼吸强度、可溶性固形物和失重率的GA-PLS模型RPD值和R^2值分别为5.21、3.14、4.89和0.941、0.852、0.906,各品质指标预测值与实测值无显著差异(p>0.05)。介电谱技术结合遗传算法可用于预测贮藏期草莓的品质。

关键词：介电谱草莓遗传算法品质预测