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专利号: 2018108144502
申请人: 西华大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-02-28
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种预测冷冻猪肉在贮藏过程中品质变化的方法,其特征在于,包括以下步骤:一、测定六项评价指标值

(1)样品的挥发性盐基氮值的测定:参照GB5009.228-2016的方法,用自动凯氏定氮法检测冷冻猪肉经过不同储藏时间后的TVB-N值,测定三组平行值,建立冷冻猪肉的TVB-N值随储藏时间而变化的样品数据库;

(2)冷冻猪肉的低场核磁共振检测:利用低场核磁共振仪的Q-CPMG脉冲序列测定冷冻猪肉在储藏过程中的横向弛豫时间T2,测定三组平行值,通过数据分析获得低场核磁共振检测数据,所述检测数据包括T21、T22、T23,其中T21表征结合水,T22表征不易流动水,T23表征自由水;选择T22作为研究对象,建立冷冻猪肉的T2值随储藏时间而变化的样品数据库;

(3)TBARS的测定:取10g肉样研磨细,加入50ml 7.5%的含DETA0.1%的三氯乙酸,在漩涡震荡仪上震荡30min,用双层滤纸过滤2次,取5ml0.02mol/L TBA溶液,90℃水浴保温

40min,冷却至室温,移入试管后离心,转速1600r/min,时间5min,取上清液加入5ml氯仿震荡,静置分层后再次取上清液,在532nm和600nm处分别测量吸光度,与TBA反应的物质的量TBARS测量结果以每100g肉中丙二醛的mg数来表示,建立冷冻猪肉的TBARS值随储藏时间而变化的样品数据库;

TBARS(mg/100g)=(A532-A600)/155×(1/10)×72.6×100(4)蛋白质溶解度的测定:取1g样品切碎,加入0.1mol/L的磷酸盐缓冲液,搅拌30min,于4℃保存20h,2600×g离心30min,取上清液1mL,利用双缩脲法测定蛋白质浓度,以牛血清蛋白做标准曲线,得到的标准曲线公式为:y=0.0364x-0.0002,R2=0.9996,其中y为吸光度,x为蛋白质溶解度,建立冷冻猪肉的蛋白质溶解度值随储藏时间而变化的样品数据库;

(5)汁液流失率:将解冻前肉样称重,解冻后肉样称重,解冻前后重量之差比解冻前肉样重量,得到汁液流失率,建立冷冻猪肉的汁液流失率随储藏时间而变化的样品数据库;

(6)总氨基酸流失率:将肉样解冻后的汁液用氨基酸自动分析仪进行测定,建立冷冻猪肉的总氨基酸流失率随储藏时间而变化的样品数据库;

二、基于测定的六项指标值建立主成分分析模型

(1)设定主成分分析的六个指标变量依次为x1、x2、x3、x4、x5、x6,对于n个评价对象中的第i个,其第j个指标的取值为αij,将各指标值αij转换为标准化指标值 有其中μj,sj为第j个指标的样本均值和样本标准差;

对应地,称 为标准化变量,

(2)计算相关系数矩阵R,R=(rij)6*6,有

其中:rii=1,rij=rji,rij是第i个指标与第j个指标的相关系数;

(3)计算特征值和特征向量,计算相关系数矩阵R的特征值λ1≥λ2≥...≥λ6≥0,及对应的特征向量u1,u2,...,u5,u6,其中uj=[u1j,u2j,...,u6j]T,由特征向量组成6个新的指标变量;

.

.

其中y1第一主成分,y2第二主成分,...,y6是第六主成分;

(4)选择p个主成分,计算综合评价值

1)计算特征值λj(j=1,2,...,6)的信息贡献率和累计贡献率,称为主成分yj的信息贡献率,同时有

为主成分y1,y2,...,y6的累积贡献率,当αp接近1时,则选择前p个指标变量y1,y2,...,yp作为p个主成分,代替原来的6个指标变量,从而可对个主成分进行综合分析;

2)计算综合得分

其中:bj为第j个主成分的信息贡献率,根据综合得分值即可进行评级;

三、建立综合得分与时间之间的关系模型

通过综合得分与时间的散点图,得到一元线性回归模型,

Z=a+b*t

将主成分分析模型算出的每个时间段的综合得分和时间代入模型,通过matlab编程求解出回归系数、相关系数和分布显著性校验值,即F值,然后通过相关系数和F值判断所求回归方程合理。