基于血液生化特性變化的屠宰場(chǎng)pse豬肉快速檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于肉類食品領(lǐng)域，尤指一種基于血液生理生化特性變化的PSE肉（Pale SoftExudativeMeat)在線快速檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著養(yǎng)豬現(xiàn)代化、國(guó)內(nèi)生豬屠宰（肉聯(lián)廠）和鮮肉流通體制的發(fā)展和變化，困擾歐 美發(fā)達(dá)國(guó)家多年的生鮮豬肉PSE問(wèn)題正在我國(guó)重演，且越來(lái)越嚴(yán)重。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)宰 后生鮮豬肉PSE的發(fā)生率平均在15-30%，有的甚至更高。PSE肉具有發(fā)白、松軟和表面液 汁滲出的特點(diǎn)，是豬肉最重要的質(zhì)量因素，嚴(yán)重的蛋白質(zhì)變性影響蛋白質(zhì)的水結(jié)合能力，導(dǎo) 致低的持水性，其營(yíng)養(yǎng)價(jià)值、商品價(jià)值和食用風(fēng)味均不同程度下降。國(guó)內(nèi)目前仍以熱鮮肉銷 售為主，肉聯(lián)廠生產(chǎn)的胴體經(jīng)過(guò)一級(jí)二級(jí)市場(chǎng)批發(fā)進(jìn)入農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)再分割零售，肉聯(lián)廠由于 缺乏快速的PSE肉預(yù)檢方法，一般都在次日的零售環(huán)節(jié)發(fā)現(xiàn)PSE肉，從而使肉品的商品價(jià)值 和利用率嚴(yán)重下降，經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重。目前國(guó)內(nèi)對(duì)PSE豬肉檢測(cè)的思路主要集中在2個(gè)方面， 即宰后生鮮豬肉pH值隨時(shí)間變化來(lái)估計(jì)，另一個(gè)則是檢測(cè)相關(guān)基因（如氟烷基因），由于準(zhǔn) 確率及實(shí)際的可操作性，這些方法主要在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行，很少有實(shí)際應(yīng)用。因此，亟需尋找一 種切實(shí)有效、方便快捷的基于屠宰廠在線監(jiān)測(cè)的檢測(cè)技術(shù)，能夠在生鮮豬肉出廠前檢出，避 免使大批攜帶有PSE肉的生鮮豬肉進(jìn)入流通領(lǐng)域，造成消費(fèi)者的普遍不滿和經(jīng)濟(jì)損失。
[0003] 該屠宰場(chǎng)PSE在線快速檢測(cè)技術(shù)研宄以屠宰放血點(diǎn)的血液為樣本，分析血液生理 生化特性的變化（集中體現(xiàn)宰前的各種影響因素及應(yīng)激反應(yīng)），利用主成分分析，建立PSE 肉與血液相關(guān)指標(biāo)變化的關(guān)聯(lián)，尋找血液中PSE肉的生物標(biāo)志，然后建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 來(lái)檢測(cè)PSE肉，使得PSE肉在出廠前就被檢出，以避免屠宰廠的經(jīng)濟(jì)損失。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種用于屠宰廠PSE豬肉的快速檢測(cè) 方法。
[0005] 為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：
[0006] 步驟（1)、樣品前處理
[0007] 對(duì)屠宰場(chǎng)待屠宰豬進(jìn)行采血，將血樣標(biāo)本自發(fā)完全凝集，然后從自發(fā)完全凝集后 的血樣標(biāo)本中取上清液，該上清液即血清；將上述血清存放于4°C冰箱保存，用于生理生化 指標(biāo)測(cè)定。
[0008] 步驟（2)、血液生化指標(biāo)的測(cè)定
[0009]對(duì)步驟（1)前處理后得到的血清進(jìn)行以下生化指標(biāo)檢測(cè)，主要包括：血糖 (GLU)、尿素氮（BUN)、肌酐（CREA)、甘油三酯（TG)、鈉離子（Na+)、鉀離子（K+)、載脂蛋白 A-I(apoA-I) 〇
[0010] 步驟（3)、建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
[0011] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)輸入層、一個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層組成。其中所述的輸入層包 括7個(gè)神經(jīng)元，分別對(duì)應(yīng)步驟（2)所測(cè)的血糖（GLU)、尿素氮（BUN)、肌酐（CREA)、甘油三酯 (TG)、鈉離子（Na+)、鉀離子（K+)和載脂蛋白A-I(apoA-I) 7個(gè)指標(biāo)；
[0012]所述的輸出層包括2個(gè)神經(jīng)元，S卩：類別1和類別2分別表示PSE肉與正常肉；輸 入層到隱含層的傳遞函數(shù)確定為logsig，隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)也確定為logsig。
[0013] 所述的隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)目可由本領(lǐng)域技術(shù)人員人為判斷確定。
[0014] 作為優(yōu)選，隱含層最佳節(jié)點(diǎn)數(shù)目的確定可以選擇參考以下的公式：
[0015]① 1 <n-1;
[0016] ② 1 < (m+n)1/2+a;
[0017] ③ 1 =log2n;
[0018] 式中，m和n分別為輸出層和輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，1為隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為0~10 之間的可以調(diào)整的常數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，可以首先運(yùn)用上述的參考公式來(lái)確定隱含層 節(jié)點(diǎn)數(shù)的大概范圍（即隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的初值），然后采用試湊法來(lái)確定最合適的節(jié)點(diǎn)數(shù)目 (即隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的精確值）。
[0019]步驟（4)、對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試步驟
[0020] 通過(guò)運(yùn)用誤差反傳原理不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，從而使得期望值與訓(xùn)練樣本輸出值之 間的誤差平方和達(dá)到最小或者小于某一誤差閾值（根據(jù)實(shí)際預(yù)測(cè)精度要求來(lái)設(shè)定誤差閾 值）。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定后，將七個(gè)生化指標(biāo)輸入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各 組測(cè)試數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)誤差均低于誤差閾值時(shí)即通過(guò)測(cè)試，可用于檢測(cè)工作。
[0021]步驟（5)、利用通過(guò)測(cè)試的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)待檢測(cè)樣本進(jìn)行檢測(cè)
[0022] 檢測(cè)時(shí)，先將所測(cè)得的7個(gè)生化指標(biāo)歸一化，歸一化后的數(shù)據(jù)范圍在[_1，1]，將 數(shù)據(jù)輸入到通過(guò)測(cè)試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算后，當(dāng)輸出向量為[1 0]，為類別1，即為 PSE肉；當(dāng)輸出的向量為[0 1]，為類別2,即為正常肉。
[0023] 有益效果：本發(fā)明以屠宰放血點(diǎn)的血液為樣本，分析血液生理生化特性的變化，尋 找出血液中可以表征PSE豬肉的七個(gè)生化指標(biāo)。同時(shí)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的非線性逼近 能力，通過(guò)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將7個(gè)生化指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)輸入層的7個(gè)神經(jīng)元，提供了一 種精準(zhǔn)檢測(cè)PSE豬肉的檢測(cè)方法。使得PSE肉出廠前被檢出，從而避免屠宰場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)損失。
【附圖說(shuō)明】
[0024] 圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0025] 圖2為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖；
[0026] 圖3為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法圖。
【具體實(shí)施方式】
[0027] 下面結(jié)合具體實(shí)施例和附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的分析。
[0028] 實(shí)施例1
[0029] 浙江嘉興某屠宰場(chǎng)PSE豬肉在線快速檢測(cè)：
[0030] 如圖1所示，為本發(fā)明的流程圖，根據(jù)該流程圖實(shí)施步驟如下：
[0031] 1、樣品前處理
[0032] 宰前檢驗(yàn)健康合格的杜X長(zhǎng)X大三元雜交豬300頭，體重100kg左右，對(duì)每頭 豬在屠宰時(shí)進(jìn)行采血，約25mL，采集于50mL離心管中，先于37°C培養(yǎng)箱中靜置2h，然后取 出放在4°C冰箱中靜置過(guò)夜，使標(biāo)本自發(fā)完全凝集，然后吸取上清液，對(duì)個(gè)別渾濁的管，離心 (4°C，3000r/min離心lOmin)分離血清。將制得的血清存放于4°C冰箱保存，用于生理生化 指標(biāo)測(cè)定。
[0033] 2、血液生化指標(biāo)的測(cè)定
[0034] 所有血液生化指標(biāo)均用日立7020全自動(dòng)生化分析儀測(cè)定（試劑購(gòu)自杭州徳格醫(yī) 療設(shè)備有限公司）。其中檢測(cè)的生化指標(biāo)主要包括：血糖（GLU)、尿素氮（BUN)、肌酐（CREA)、 甘油三酯（TG)、鈉離子（Na+)、鉀離子（K+)和載脂蛋白A-I(apoA-I)。3、采用Matlab7. 0. 1 統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
[0035] 如圖2所示，該圖為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)輸入層、一個(gè)隱含層和 一個(gè)輸出層組成。其中，輸入層有7個(gè)神經(jīng)元，分別對(duì)應(yīng)血糖（GLU)、尿素氮（BUN)、肌酐 (CREA)、甘油三酯（TG)、鈉離子（Na+)、鉀離子（K+)和載脂蛋白A-I(apoA-I)7個(gè)指標(biāo)；隱 含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)目通過(guò)運(yùn)用試湊法進(jìn)行多次試驗(yàn)后確定為15;輸出變量為2,即：PSE肉與正 常肉分別用類別1和類別2表示；輸入層到隱含層的傳遞函數(shù)確定為logsig，隱含層到輸 出層的傳遞函數(shù)也確定為logsig。
[0036] 4、利用matlab編程對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試
[0037] 如圖3所示，為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法圖，依據(jù)該圖流程，隨機(jī)抽取280個(gè)血樣對(duì)BP神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，運(yùn)用誤差反傳原理不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，從而使得模型輸出值與訓(xùn)練 樣本輸出值之間的誤差平方和達(dá)到最小或者小于某一期望值；當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定后，將 七個(gè)應(yīng)激指標(biāo)輸入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，給定目標(biāo)誤差為0.01，在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在各組測(cè)試數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)誤差均低于規(guī)定水平時(shí)即通過(guò)測(cè)試，用于預(yù)測(cè)工作；
[0038] 5、利用通過(guò)測(cè)試的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)待檢測(cè)樣本進(jìn)行判定
[0039] 利用通過(guò)測(cè)試的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)待檢測(cè)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，先將輸入數(shù)據(jù)歸一化， 歸一化后的數(shù)據(jù)范圍在[_1，1]。按照樣品的類別標(biāo)識(shí)來(lái)設(shè)定每組樣品的期望輸出值，標(biāo)識(shí) 類別為1時(shí)，則期望輸出向量設(shè)定為[1 0];標(biāo)識(shí)類別為2時(shí)，則期望輸出的向量設(shè)定為[0 1]，以此類推，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算后的輸出值就可以判定是否為PSE豬肉。
[0040] 6、檢測(cè)結(jié)果
[0041] 當(dāng)輸出向量為[1 0]，則豬肉為類別1，即為PSE肉；當(dāng)輸出向量為[0 1]，則豬肉 為類別2,即為正常肉。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為7-15-2。表1表示的為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)剩 余20組數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果。
[0042] 表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果
[0043]Tab. 1predictiveresultsofBPneuralnetwork
[0044]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 基于血液生化特性變化的屠宰場(chǎng)PSE豬肉快速檢測(cè)方法，其特征在于包括以下步 驟： 步驟（1)、樣品前處理： 對(duì)屠宰場(chǎng)待屠宰豬進(jìn)行采血，將血樣標(biāo)本自發(fā)完全凝集，然后從自發(fā)完全凝集后的血 樣標(biāo)本中取上清液，該上清液即血清；將上述血清存放于4°C冰箱保存，用于生理生化指標(biāo) 測(cè)定； 步驟（2)、血液生化指標(biāo)的測(cè)定： 對(duì)步驟（1)前處理后得到的血清進(jìn)行以下生化指標(biāo)檢測(cè)，主要包括：血糖GLU、尿素氮 BUN、肌酐CREA、甘油三酯TG、鈉離子Na+、鉀離子K+、載脂蛋白A- I ; 步驟（3)、建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)輸入層、一個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層組成；其中輸入層包括7個(gè)神經(jīng)元， 分別對(duì)應(yīng)步驟（2)所測(cè)的7個(gè)指標(biāo)；輸出層包括2個(gè)神經(jīng)元，即類別1和類別2分別表示 PSE肉與正常肉； 所述的輸入層到隱含層的傳遞函數(shù)與隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)均采用Iogsig ; 步驟（4)、對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試步驟： 通過(guò)誤差反傳原理調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使得期望值與訓(xùn)練樣本輸出值之間的誤差平方和達(dá) 到最小或者小于誤差閾值，從而確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；然后將步驟（2)測(cè)得的7個(gè)生化指標(biāo)輸 入到上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各組測(cè)試數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)誤差均低于誤差閾值時(shí) 即通過(guò)測(cè)試，可用于檢測(cè)工作； 步驟（5)、利用上述通過(guò)測(cè)試的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)待檢測(cè)樣品進(jìn)行檢測(cè)： 檢測(cè)時(shí)，先將步驟（2)所測(cè)得的7個(gè)生化指標(biāo)歸一化，歸一化后的數(shù)據(jù)范圍在[_1，1]; 然后將歸一化后的數(shù)據(jù)輸入到步驟（4)通過(guò)測(cè)試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算后輸出向 量；若輸出向量為[10]，為類別1，即確定為PSE肉；若輸出向量為[01]，為類別2,即確定為 正常肉。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于血液生化特性變化的屠宰場(chǎng)PSE豬肉快速檢測(cè)方法，其特 征在于步驟（3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所述的隱含層最佳節(jié)點(diǎn)數(shù)目滿足以下公式： ① I < n-1 ; ② I < (m+n) 1/2+a ; ③ I = log2n ; 式中，m和n分別為輸出層和輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，1為隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為0~10之間 的可以調(diào)整的常數(shù)；運(yùn)用上述公式①~③確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的初值，然后采用試湊法確定 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的精確值。
【專利摘要】本發(fā)明公開基于血液生化特性變化的屠宰場(chǎng)PSE豬肉快速檢測(cè)方法。本發(fā)明以屠宰放血點(diǎn)的血液為樣本，通過(guò)分析血液生理生化特性的變化，建立血液生理生化指標(biāo)與PSE豬肉的關(guān)聯(lián)；然后通過(guò)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將所測(cè)的7個(gè)生化指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)輸入層的7個(gè)神經(jīng)元，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的非線性逼近能力，精準(zhǔn)檢測(cè)PSE豬肉，使得PSE肉出廠前被檢出，從而避免屠宰場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)損失。本發(fā)明直接利用血液生理生化指標(biāo)的測(cè)定來(lái)檢測(cè)PSE豬肉，為生鮮豬肉的檢測(cè)提供了一種新思路。
【IPC分類】G01N33-49
【公開號(hào)】CN104849441
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510282581
【發(fā)明人】韓劍眾, 曲道峰, 李森, 周旭, 徐新萍
【申請(qǐng)人】浙江工商大學(xué)
【公開日】2015年8月19日
【申請(qǐng)日】2015年5月28日