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user: 3. 电子鼻检测肉类问题研究成果 3.1. 肉品新鲜程度的检测研究 随着气敏传感器和数据挖掘技术的发展，利用电子鼻技术检测肉品新鲜度引起人们的不断关注。孙钟雷 [ 7 ] 利用电子鼻研究了猪肉气味随保存时期的变化，该团队根据猪肉的气味特征，合理选择了气敏传感器阵列，采用遗传优化的组合径RBF神经网络作为模式识别方法分析传感器阵列获得的数据，实验结果表明电子鼻系统对猪肉新鲜度的识别率达95%。李刚等 [ 8 ] 利用电子鼻构建了一套检测识别肉类新鲜程度的测量系统，该系统由氨类气味和硫化氢气味传感器阵列、NI数据采集方案、BP神经网络构成。识别6种新鲜等级，研究表明该方法识别肉类新鲜度的准确率可达90%以上。Tian等 [ 11 ] 采用基于锡氧化物的MOS气体传感器阵列、多通道放大器、数据采集系统、A/D转换器、微控器和运行在PC上的软件，自制了电子鼻测量系统，对贮藏在15℃、10℃和5℃下的带鱼和猪肉的新鲜度进行了研究，以挥发性盐基氮(TVBN)和菌落总数作为对比检测，利用主成分分析方法(PCA)对数据结果进行处理分析，当实验带鱼样品的TVBN ≤ 25 g且菌落总数 ≤ 10 6 cfu/g时，认为该带鱼是新鲜的，当实验猪肉样品的TVBN ≤ 15 g且菌落总数 ≤ 10 6 cfu/g时，认为该带猪肉是新鲜的，研究表明自制电子鼻对不同货架期的带鱼新鲜度判别准确率达到87.5%，对猪肉的准确率则达到91.7%。Li等 [ 12 ] 为了快速无损检测猪肉新鲜程度，采用比色传感器阵列自制了便携式电子鼻，分别利用线性判别分析(LDA)模型和前向多层人工神经网络(BP-ANN)模型对采集数据进行了分析，实验结果表明BP-ANN模型和LDA模型的正确率分别达到了100%和97.5%。 3.2. 肉制品有害物质的检测研究 我国肉制品存在有害物质，主要是微生物超标严重、食品添加剂、亚硝酸盐残留严重。Wang等 [ 14 ] 利用电子鼻结合支持向量机(SVM)数据挖掘技术对10天内存储在4℃条件下的猪肉活菌数量变化进行监测，采用PCA分析法分析电子鼻的检测结果，实验表明训练模型和验证模型的相关性达到0.94和0.88，同时表明电子鼻能够快速监测猪肉中菌落数的变化。Lippolis [ 15 ] 等利用电子鼻在实验室和大规模生产制 Table 1 Summary of the classification scheme of the multivariate pattern analysis techniques applied to e-nose data in meat quality testin 算法缩写 简介 RBF RBF神经网络即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，结构简单，训练速度快。 BP BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络 [ 9 ] 。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数 (权值和阈值) [ 10 ] 。 PCA PCA(principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方差最大的方向作为坐标轴方向。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法，第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差次大的方向。重复该过程，重复次数为原始数据的特征维数。 LDA 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis， LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ，FLD)， 是模式识别的经典算法，线性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间， 以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。 使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。 它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类间距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。 BPNN BPNN全称Back Propagation Neural Network，后向传播神经网络。它属于前馈型神经网络的一种。BP神经网络就是在前馈型网络的结构上增加了后向传播算法(Back Propagation)。 PLS 偏最小二乘回归法(PLS：partial least squares)：是一种新型的多元统计数据分析方法， 它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时， 用偏最小二乘回归法更有效。偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。 偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。 SVM SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机。通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 SVM的主要思想可以概括为两点：1) 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况， 通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分， 从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望以某个概率满足一定上界。 DFA DFA全称为：Deterministic Finite Automaton，，即确定有穷自动机。其特征为：有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边，每条边上标记有一个符号，其中一个状态是初态，某些状态是终态。但不同于不确定的有限自动机，DFA中不会有从同一状态出发的两条边标志有相同的符号。它是是通过event和当前的state得到下一个state，即event + state = nextstate。理解为系统中有多个节点，通过传递进入的event，来确定走哪个路由至另一个节点，而节点是有限的。 Loadings Loadings是PCA的一个函数，主要显示主成分分析或者因子分析当中的loadings的内容，在主成分分析中， 实际上是对主成分对应的各列，即正交矩阵。在因子分析中，其内容就是载荷因子矩阵。 MLR 多元线性回归(MLR)(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量之间线性关系的统计方法。 表1. 电子鼻数据分析多元模式分析技术在肉类品质检测中常用方法简介 品中，研究了干腌肉制品早期赭曲霉毒素 A、青霉菌的产生，利用DFA分析法识别率达到73%。Wang等 [ 13 ] 借助电子鼻，利用SVM和PLS方法研究猪肉中菌落总数，实验表明电子鼻信号与菌落总数间的相关系数达到0.88。Zhang等 [ 15 ] 采用电子鼻配置甲醛气体传感器检测毒章鱼，采用PCA技术正确识别率达到93.1%。 3.3. 肉制品造假的检测研究 在肉制品的生产加工中，一些不法企业为了谋取利益，经常以次充好，或者将低品质产品添加高品质产品中，影响商品质量，对消费者身体健康造成威胁。根据不同原料肉类商品的气味，电子鼻可以判断肉品是否掺杂其他成分。李颖康等 [ 16 ] 用电子鼻对滩羊、小尾寒羊和山羊的背最长肌、后腿肌肉和胸部肌肉的挥发性物质进行了测定，采用主成分分析(PCA)、传感器贡献率分析(Loadings)、线性分析(LDA)3种方法进行区别分析，结果表明电子鼻可明显区分3个品种羊的胸部肌肉和背最长肌和胸部肌肉。贾洪峰等 [ 17 ] 利用电子鼻探索了牦牛肉、牛肉和猪肉样品掺假识别的可行性，通过对所获得的数据进行主成分分析(principal component analysis， PCA)、判别因子分析(discriminant factor analysis， DFA)和偏最小二乘回归分析(partial least-squares analysis，PLS)，结果表明电子鼻响应信号和猪肉馅掺入比例之间的相关性为0.9762；田晓静 [ 18 ] 用电子鼻检测羊肉中掺入不同比例猪肉和鸡肉，采用主成分分析和Loading分析实验数据，对不同掺假羊肉样品的正确识别率高达99.17%。Tian等 [ 19 ] 用德制PEN2电子鼻将猪肉掺杂到羊肉中进行探测，对获取的数据分别采用CDA、PLS、MLR和BPNN等方法进行分析，实验结果发现 BPNN的识别准确率达到97%。Santos等 [ 20 ] 利用电子鼻技术对利比亚火腿进行品质检测，根据原料肉的种类和成熟时间散发的特征风味物质不同，选择合适的传感器阵列，采用主成分分析和人工神经网络方法分析对数据进行分析，结果表明电子鼻可以检测出不合格和假产品。Nurjuliana等 [ 21 ] 利用电子鼻从猪肉、牛肉、羊肉、鸡肉为原料的香肠中挑出掺有猪肉的香肠，采用主成分分析等方法对电子鼻获得的数据进行分析，采用气相色谱检测结果进行校验，研究发现电子鼻可以检测出掺有猪肉的香肠。 以上研究结果表明，电子鼻技术在肉类新鲜程度、有害成分和掺假等方面的检测，理论和实施上均具有可行性。