基于电子鼻的牛肉微生物污染状况定量预测模型的构建

作者：付硕; 刘淑梅; 张金龙; 张晓瑞; 韩方凯

来源：食品安全导刊, 2023, (30): 66-70.

DOI：10.16043/j.cnki.cfs.2023.30.042

• 牛肉
• 电子鼻
• 模式识别模型
• 快速检测

构建精确度高、速度快的预测模型对推动电子鼻技术走向实际应用具有重要的意义。研究以牛肉为对象，采集不同微生物污染程度牛肉样本的电子鼻传感器信息作为模型的输入，以样本微生物污染量化指标细菌总数(Total Viable Counts,TVC)为输出变量，构建定量预测模型。在模型构建时，对比采用线性的偏最小二乘法(Partial Least Squares Regression,PLS)和快速人工神经网络极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法。结果显示，ELM模型预测性能优于PLS模型，其训练集和测试集预测误差分别为0.040 lgCFU·g-1和0.047 lgCFU·g-1，相关系数分别为0.976和0.972。所构建ELM模型能满足实际需求，可在牛肉品质检测与控制方面发挥积极作用。

• 单位
  宿州学院; 江苏大学