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基于电子鼻的海捕与养殖海鲈鱼鉴别技术研究被引量：3: 2016年; 目的采用电子鼻技术进行海捕与养殖海鲈鱼的鉴别研究。方法采用电子鼻对海捕和养殖海鲈鱼(Lateolabrax japonicus)的背肉、腹肉、鱼鳃和鱼皮4个部位的气味信息进行提取,采集了冰鲜(0℃)、水煮(100℃)和烘烤(180℃)处理后4个部位气味指纹的变化,通过主成分分析和雷达图表征区分海捕与养殖海鲈鱼。结果对于冰鲜样品,电子鼻不仅能区分出海捕和养殖的海鲈鱼,还能有效地区分出海鲈鱼的不同部位。对于水煮样品,电子鼻能根据背肉和腹肉的气味特征,区分海鲈鱼样品来自海捕还是养殖。对于烘烤样品,电子鼻仅能区分出样品的部位。随着处理温度的不断提高,海捕和养殖海鲈鱼的气味差别逐渐消失,背肉和腹肉能较稳定地反应两者之间的差别,可作为电子鼻鉴别的靶点。结论与传统感官评价相比,电子鼻在海捕与养殖海鲈鱼鉴别的准确度和区分效率上更具有显著优势。; 马玉洁李智慧周德庆张道旭牟伟丽赵峰; 关键词：电子鼻主成分分析感官评价养殖

抑制性电导检测-离子色谱法快速测定水产品中的生物胺被引量：14: 2015年; 目的建立抑制性电导检测-离子色谱法快速测定水产品中常见的几种生物胺。方法以甲基磺酸(MSA)为淋洗液通过梯度洗脱分离目标生物胺,采用Ionpac CS17(4 mm×250 mm)分析柱和电导检测器进行分析。进样体积为25μL,采用峰面积定量。通过比较不同的提取剂(TCA(三氯乙酸)、HCl O4、MSA)和提取方式(振荡、超声)的提取效果优化前处理方法。结果使用MSA超声提取效果较好,该方法测定生物胺的线性范围为0.02 mg^10.0 mg,检出限在0.5 mg/kg以下,加标回收率分别为85.2%~106.9%。结论该方法前处理简单快捷,结果灵敏、准确,适用于水产品中常见生物胺的快速检测。; 孙永刘楠李智慧刘申申周德庆; 关键词：离子色谱法生物胺水产品

一种基于近红外光谱技术鉴别野生和养殖海鲈鱼的方法: 本发明公开了一种基于近红外光谱技术鉴别野生和养殖海鲈鱼的方法，所述方法包括以下步骤：（1）样品的前处理；（2）图谱采集；（3）光谱预处理；（4）主成分分析；（5）libsvm options参数优化；（6）模型的构建。本...; 周德庆李智慧孙永刘楠刘申申史建如; 文献传递

电子鼻和随机森林算法快速鉴别野生与养殖日本真鲈: 2019年; 目的建立电子鼻和随机森林算法快速鉴别野生与养殖日本真鲈的分析方法。方法采用来源确定且规格不同的日本真鲈,利用电子鼻中14个金属氧化物传感器获取53份日本真鲈样本(养殖样本25份,野生样本28份)的特征信号,构建得到行×列为53×15(含标签列,野生为1,养殖为-1)的初始特征矩阵。构建随机森林(randomforest,RF)模型,并依据袋外错误率(out-of-bagerrorrate,OOB)对随机森林模型的估计器(决策树)数量和单一决策树最大特征的2个参数进行优化。结果模型最优估计器数为50,最大特征数为14,模型的鉴别准确率达到98.2%。通过该模型,以贡献率为指标,对电子鼻传感器进行了特征筛选和排序,其中S14和S4传感器的贡献率分别为42.9%和36.0%。结论该技术可以快速鉴别野生和养殖日本真鲈。; 孙永刘楠刘楠马玉洁李智慧; 关键词：电子鼻

野生与养殖许氏平鲉品质的比较被引量：6: 2017年; 为了解不同生长环境下鱼类的品质差异,分别对野生和养殖许氏平鲉主要营养成分、质构及FTIR特性进行了比较分析。结果表明,野生许氏平鲉的水分含量显著高于养殖许氏平鲉(p<0.01),粗蛋白、粗脂肪含量显著低于养殖许氏平鲉(p<0.05);野生许氏平鲉氨基酸总量、必需氨基酸总量和呈味氨基酸总量都显著高于养殖许氏平鲉(p<0.05),必需氨基酸指数也高于养殖许氏平鲉;野生许氏平鲉的单不饱和脂肪酸总量以及ARA、EPA都显著高于养殖许氏平鲉(p<0.05),而DHA显著低于养殖许氏平鲉(p<0.05);在质构特性上,野生许氏平鲉的黏附性显著低于养殖许氏平鲉(p<0.05),而弹性、咀嚼性显著高于养殖许氏平鲉(p<0.05),FTIR分析结果表明,野生和养殖许氏平鲉脂肪酸特征峰峰形差异明显,这是两者脂肪酸差异显著的一个验证。研究结果表明,许氏平鲉在不同的生长环境下其基本营养成分、氨基酸、脂肪酸和质构等特性差异显著,可以作为其品质评价与分级研究的基础资料和参考依据。; 李智慧孙永史建如马玉洁宿志伟周德庆; 关键词：许氏平鲉营养成分红外光谱

基于近红外光谱法快速测定许氏平鲉脂肪和水分含量的方法研究被引量：1: 2016年; 目的建立近红外光谱法结合偏最小二乘法测定许氏平鲉鱼肉中的脂肪和水分含量,以期简便、快速地对许氏平鲉进行品质分析与评价。方法采用常规分析手段测定70个样品的脂肪和水分含量,同时采集其近红外光谱数据,结合偏最小二乘法(partial least square,PLS)建立许氏平鲉鱼肉中脂肪和水分的定量预测模型,并对比不同光谱预处理方法、光谱范围和因子数对定量预测模型的影响。结果光谱经Savitzky-Golay(S-G)和标准正态变量变换(standardized normal variate,SNV)预处理后,在5341.85~4007.36 cm^(-1)、6556.79~5345.71cm^(-1)和8651.10~7162.33 cm^(-1)光谱范围内,选取主因子数10,建立脂肪的校正模型性能最优;光谱经过SNV预处理后,在8886.38~4061.35cm^(-1)光谱范围内,分别选取主因子数为9时,建立的水分的校正模型性能最优。脂肪和水分含量相对最优PLS模型的校正集相关系数分别为0.9918和0.9912,校正标准偏差分别为0.2680和0.3300,交叉验证相关系数分别为0.9820和0.9810,交叉验证均方差分别为0.3980和0.4850,验证集相关系数分别为0.9804和0.9798,验证集均方差分别为0.3260和0.3070。结论本方法可较为准确地预测许氏平鲉鱼肉中的脂肪和水分含量,能够满足快速分析评价许氏平鲉品质的要求。; 孙永刘申申李智慧刘楠周德庆; 关键词：近红外光谱法脂肪水分偏最小二乘法

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李智慧

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