将机器学习算法和文本挖掘融入酱卤肉制品货架期预测中,基于对文献数据库中酱卤肉制品的货架期及其影响因素(包装方式、储藏方式、保鲜剂和二次杀菌)进行收集,构建原始数据集;通过比较多种编码方法(JamesStein、BaseNEncoder、TargetEnc...将机器学习算法和文本挖掘融入酱卤肉制品货架期预测中,基于对文献数据库中酱卤肉制品的货架期及其影响因素(包装方式、储藏方式、保鲜剂和二次杀菌)进行收集,构建原始数据集;通过比较多种编码方法(JamesStein、BaseNEncoder、TargetEncoder、OrdinalEncoder、PolynomialEncoder),选择效果较好的JamesStein编码作为分类型特征变量的编码方式。通过比较多种机器学习算法(包括随机森林算法、K最近邻算法、逻辑回归、XGboost和多层感知机分类器),结果显示最优模型为随机森林算法[其准确度为0.95、精确度为0.97、曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.99,F1-score 0.91]。通过对酱牛肉和盐水鸭的实际样品测试分析,发现该模型在预测不同酱卤肉制品的货架期方面均具有较高的准确性。此外,该文从另一个角度验证储藏温度、包装方式、保鲜剂和二次杀菌等因素对酱卤肉制品货架期的显著影响。展开更多
超高温灭菌(ultra-high temperature treated,UHT)乳是一类长期储存的液态乳品,其货架期长短直接影响着产品的市场竞争力和消费者满意度。UHT乳的货架期常常受到多种因素的影响,包括但不限于:即使经过UHT却仍在乳中残留的部分生物因子...超高温灭菌(ultra-high temperature treated,UHT)乳是一类长期储存的液态乳品,其货架期长短直接影响着产品的市场竞争力和消费者满意度。UHT乳的货架期常常受到多种因素的影响,包括但不限于:即使经过UHT却仍在乳中残留的部分生物因子、货架期预测模型的合理性与准确性等。这些因素往往导致成品UHT乳在其储存货架期内发生如凝胶老化、脂肪上浮、风味改变、颜色改变等品质劣变现象。本文以近年来国内外对于影响UHT乳货架期稳定性的因素着手,分别解释了耐热芽孢、蛋白酶及脂肪酶影响UHT乳货架期寿命的机制,阐述了其引起的UHT乳货架期内的品质劣变现象;总结介绍了Arrhenius方程、多因素回归方程和BP神经网络3种货架期预测模型,在分别分析其运用环境的同时,对其优劣点进行了对比;最后在UHT乳的收奶端及生产端对延长UHT乳货架期的辅助技术进行了综述,以期从影响UHT乳货架期的相关因素入手,为今后UHT乳的生产及相关研究提供参考。展开更多
为了探究海鲈鱼在不同温度贮藏过程中品质变化及实时监测物流过程中的货架期,将海鲈鱼贮藏在-3、0、4、10、15℃条件下,测定持水力、低场核磁共振横向弛豫时间(low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)、质构、硫代巴比妥酸(thiob...为了探究海鲈鱼在不同温度贮藏过程中品质变化及实时监测物流过程中的货架期,将海鲈鱼贮藏在-3、0、4、10、15℃条件下,测定持水力、低场核磁共振横向弛豫时间(low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)、质构、硫代巴比妥酸(thiobarbituric acid,TBA)值、挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)值与菌落总数(total viable count,TVC),并进行感官评分和观测海鲈鱼背部肌肉微观结构,在此基础上构建货架期预测模型。结果显示:随贮藏温度的降低,海鲈鱼品质下降速率越慢,货架期越长,但在-3℃下因微冻造成贮藏前期品质下降明显,在0℃下贮藏的海鲈鱼更能维持其组织纤维结构、品质最佳;在各温度下贮藏的海鲈鱼中的不易流动水随着贮藏时间的延长不断减少,不易流动水从细胞内部逐渐迁移到细胞间、肌纤维间,造成流动水含量的升高,海鲈鱼鱼肉水分分布的改变与其品质劣变相对应。采用Arrhenius方程构建的贮藏温度、贮藏时间与TVB-N值和菌落总数之间的动力学模型,可用于-3~15℃范围内海鲈鱼货架期的预测。展开更多
文摘将机器学习算法和文本挖掘融入酱卤肉制品货架期预测中,基于对文献数据库中酱卤肉制品的货架期及其影响因素(包装方式、储藏方式、保鲜剂和二次杀菌)进行收集,构建原始数据集;通过比较多种编码方法(JamesStein、BaseNEncoder、TargetEncoder、OrdinalEncoder、PolynomialEncoder),选择效果较好的JamesStein编码作为分类型特征变量的编码方式。通过比较多种机器学习算法(包括随机森林算法、K最近邻算法、逻辑回归、XGboost和多层感知机分类器),结果显示最优模型为随机森林算法[其准确度为0.95、精确度为0.97、曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.99,F1-score 0.91]。通过对酱牛肉和盐水鸭的实际样品测试分析,发现该模型在预测不同酱卤肉制品的货架期方面均具有较高的准确性。此外,该文从另一个角度验证储藏温度、包装方式、保鲜剂和二次杀菌等因素对酱卤肉制品货架期的显著影响。
文摘超高温灭菌(ultra-high temperature treated,UHT)乳是一类长期储存的液态乳品,其货架期长短直接影响着产品的市场竞争力和消费者满意度。UHT乳的货架期常常受到多种因素的影响,包括但不限于:即使经过UHT却仍在乳中残留的部分生物因子、货架期预测模型的合理性与准确性等。这些因素往往导致成品UHT乳在其储存货架期内发生如凝胶老化、脂肪上浮、风味改变、颜色改变等品质劣变现象。本文以近年来国内外对于影响UHT乳货架期稳定性的因素着手,分别解释了耐热芽孢、蛋白酶及脂肪酶影响UHT乳货架期寿命的机制,阐述了其引起的UHT乳货架期内的品质劣变现象;总结介绍了Arrhenius方程、多因素回归方程和BP神经网络3种货架期预测模型,在分别分析其运用环境的同时,对其优劣点进行了对比;最后在UHT乳的收奶端及生产端对延长UHT乳货架期的辅助技术进行了综述,以期从影响UHT乳货架期的相关因素入手,为今后UHT乳的生产及相关研究提供参考。
文摘为了探究海鲈鱼在不同温度贮藏过程中品质变化及实时监测物流过程中的货架期,将海鲈鱼贮藏在-3、0、4、10、15℃条件下,测定持水力、低场核磁共振横向弛豫时间(low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)、质构、硫代巴比妥酸(thiobarbituric acid,TBA)值、挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)值与菌落总数(total viable count,TVC),并进行感官评分和观测海鲈鱼背部肌肉微观结构,在此基础上构建货架期预测模型。结果显示:随贮藏温度的降低,海鲈鱼品质下降速率越慢,货架期越长,但在-3℃下因微冻造成贮藏前期品质下降明显,在0℃下贮藏的海鲈鱼更能维持其组织纤维结构、品质最佳;在各温度下贮藏的海鲈鱼中的不易流动水随着贮藏时间的延长不断减少,不易流动水从细胞内部逐渐迁移到细胞间、肌纤维间,造成流动水含量的升高,海鲈鱼鱼肉水分分布的改变与其品质劣变相对应。采用Arrhenius方程构建的贮藏温度、贮藏时间与TVB-N值和菌落总数之间的动力学模型,可用于-3~15℃范围内海鲈鱼货架期的预测。
