黃幸幸 - 陳 明,2 ,2 葛 艷,2 ,2 王文娟,2 -,2

(1. 上海海洋大學信息學院，上海 201306；2. 農(nóng)業(yè)部漁業(yè)信息重點實驗室，上海 201306)

南美白對蝦貨架期預測指標選擇及模型研究

黃幸幸1HUANGXing-xing1陳 明1,2CHENMing1,2葛 艷1,2GEYan1,2王文娟1,2WANGWen-juan1,2

(1. 上海海洋大學信息學院，上海 201306；2. 農(nóng)業(yè)部漁業(yè)信息重點實驗室，上海 201306)

為研究南美白對蝦品質(zhì)指標與貨架期之間的關(guān)系及南美白對蝦在貯藏過程中的品質(zhì)變化過程，精確預測其剩余貨架期，通過檢測277，272.2，255 K溫度下南美白對蝦的感官指標、理化指標和微生物指標，分別針對南美白對蝦品質(zhì)檢測的綜合指標和部分關(guān)鍵指標，以支持向量機模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎(chǔ)，建立南美白對蝦貨架期預測模型。結(jié)果表明：基于綜合指標構(gòu)建的貨架期預測模型的預測精度(支持向量機為97.71%，BP為91.41%)比基于關(guān)鍵指標的(支持向量機為84.08%，BP為83.76%)高；基于支持向量機的預測模型的預測精度(關(guān)鍵指標為84.08%，綜合指標為97.71%)比BP預測模型的(關(guān)鍵指標為83.76%，綜合指標為91.41%)高；基于綜合指標的支持向量機預測模型的預測精度是4種模型中最高的，為97.71%。該結(jié)論也可為支持向量機方法和預測指標選擇在其他食品領(lǐng)域貨架期的應用研究提供一定的參考。

南美白對蝦；貨架期；預測指標；支持向量機；BP神經(jīng)網(wǎng)絡

南美白對蝦因富含有人體必需的蛋白質(zhì)、維生素、礦物質(zhì)，并且低脂肪、低碳水化合物，而使消費者的需求量逐漸增加，同時對其新鮮度以及品質(zhì)的要求也越來越高。貨架期是消費者了解食品品質(zhì)、保障食品安全的重要依據(jù)之一[1]。南美白對蝦的貨架期是指南美白對蝦從加工或包裝結(jié)束后進入流通過程中能夠保證其安全可食用，保持理想的感官、理化和微生物特性的時間長度[2]?？焖僭u估南美白對蝦的新鮮度及準確預測其剩余貨架期在實際應用中具有重要意義。

現(xiàn)階段國內(nèi)外關(guān)于生鮮食品貨架期預測的研究主要是基于動力學方法來構(gòu)建預測模型，如化學動力學法[3-5]、微生物動力學法[6-8]等。從上述文獻的分析可得，傳統(tǒng)動力學方法大多是從食品品質(zhì)變化的機理建立模型的，但由于現(xiàn)有條件的限制，在水產(chǎn)品品質(zhì)變化過程中尚且存在一些未知的機理及規(guī)律，這對模型的可信度及精度存在影響[1]。同時，這些研究大多選取某一種特定品質(zhì)指標(如菌落總數(shù)、特定腐敗菌或揮發(fā)性鹽基氮)作為模型的參數(shù)，但沒有相關(guān)論證表明其他品質(zhì)指標與食品貨架期預測模型構(gòu)建之間沒有關(guān)聯(lián)。目前關(guān)于南美白對蝦貨架期的研究多采用動力學模型，但預測結(jié)果并不是很理想[3,8]，急需構(gòu)建一種預測指標更精確、模型精度更高的貨架期預測模型。

國外有學者嘗試采用人工智能方法來研究南美白對蝦品質(zhì)變化過程，如Ahmad I等[9]采用基于遺傳算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法研究了凍結(jié)率、解凍速率、存儲時間、冷凍蝦的長度、寬度和厚度對冷凍蝦仁的色差和紋理特性的影響，試驗結(jié)果表明所選擇的輸入變量可以成功地預測冷凍蝦仁的色差和紋理特性。這為基于人工智能的南美白對蝦貨架期預測提供了理論基礎(chǔ)?；谌斯ぶ悄艿呢浖芷陬A測模型構(gòu)建方法已經(jīng)在其他食品領(lǐng)域有較多的運用，預測結(jié)果比同等條件下的動力學模型精度更高[10-13]。

選擇南美白對蝦品質(zhì)檢測的關(guān)鍵指標(溫度、TVB-N值和菌落總數(shù)，下文均簡稱為南美白對蝦關(guān)鍵指標)和綜合指標(溫度、感官評分、色差值、TVB-N值、pH值和菌落總數(shù)，下文均簡稱為南美白對蝦綜合指標)作為建立貨架期預測模型的輸入?yún)?shù)，選擇支持向量機和BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法來構(gòu)建南美白對蝦貨架期預測模型，研究南美白對蝦品質(zhì)指標的選擇對預測模型精度的影響，旨在建立更高精度的貨架期預測模型。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

1.1.1 試驗材料

南美白對蝦：同產(chǎn)地、同批次、外觀相近的鮮活南美白對蝦,購自上海市浦東新區(qū)臨港新城古棕路菜市場。

1.1.2 主要儀器設備

電子天平：JT202N型，上海精天電子儀器有限公司；

智能溫度記錄儀：YB-HY001-00型，青島海爾特種電器有限公司；

酸度計：PB-10型，德國賽多利斯集團；

全自動色差計：SC-80型，北京康光儀器有限公司；

醫(yī)用低溫箱：MDF-U541型，三洋電機株式會社；

電熱恒溫鼓風干燥箱：DHG-9143BS-II型，上海新苗醫(yī)療器械制造有限公司；

自動定氮儀：FOSS 2300型，丹麥Foss Tecator公司；

質(zhì)構(gòu)分析儀：TA-XT2i型，英國Stable Micro System公司。

1.2 方法

將試驗南美白對蝦60只流水洗凈后，加冰使其猝死，隨機分成3組(每組20只)分別在277，272.2，255 K環(huán)境下貯藏，定期檢測每個貯藏溫度每組樣品的感官評分、色差值、TVB-N值、pH值和菌落總數(shù)，直到貨架期終止。

1.2.1 感官評分 從組織、氣味以及色澤3個方面對其進行打分，分值為0(完全腐敗)到9(非常新鮮)，其評分標準是參考食品感官鑒別手冊[14]。

1.2.2 色差分析 采用SC-80型全自動色差計進行色度分析。

1.2.3 TVB-N值的測定 按GB/T 5009.44—2003執(zhí)行。

1.2.4 pH值的測定 根據(jù)GB/T 5009.45—2003方法處理后用酸度計測定。

1.2.5 菌落總數(shù)值的測定 按GB/T 4789.20—2003執(zhí)行。

1.3 預測模型的建立

1.3.1 模型參數(shù)的選擇 現(xiàn)有的關(guān)于南美白對蝦貨架期預測的研究大部分聚焦在南美白對蝦關(guān)鍵指標上，如溫度、菌落總數(shù)和TVB-N值[3,8]。但除了菌落總數(shù)和TVB-N值，反映南美白對蝦品質(zhì)變化的指標還有許多，如蝦體的感官評分、色差值(L*、a*和b*)、pH值等[15]9。而且目前還沒有研究表明這些指標與南美白對蝦貨架期品質(zhì)之間的關(guān)系，即這些指標作為模型輸入?yún)?shù)時對最終模型精度的影響有待研究。

因此，本試驗將分別選取關(guān)鍵指標(溫度、菌落總數(shù)和TVB- N值)和綜合指標(溫度、感官評分、色差值、TVB-N值、pH值和菌落總數(shù))作為表征南美白對蝦品質(zhì)的指標，并將它們作為預測模型的輸入?yún)?shù)，南美白對蝦的剩余貨架期作為實際輸出參數(shù)，來研究其對南美白對蝦貨架期預測模型精度的影響。

1.3.2 預測模型的建立

(1) 基于支持向量機的南美白對蝦貨架期預測模型。針對模式識別相關(guān)問題，相關(guān)學者專家在統(tǒng)計學習理論中的 VC維理論以及結(jié)構(gòu)風險最小原理的基礎(chǔ)上提出了支持向量機算法(Support Vector Machine，SVM)[16]。其中，支持向量回歸算法(Support Vector Regression，SVR)可以解決線性或非線性回歸問題，進行時間序列預測或非線性建模與預測[17]。由于支持向量機具有樣本數(shù)據(jù)少、不依賴于經(jīng)驗、全局最優(yōu)及良好的泛化性能等優(yōu)點，因此在眾多領(lǐng)域上得到應用[18][19]18-30。

非線性支持向量機回歸預測模型可用下列方程表示：

(1)

式中：

φ(x)——非線性映射函數(shù)；

K(xi,x)——核函數(shù)；

b——閾值。

從已有的研究[18][19]13結(jié)果來看，高斯核函數(shù)是最常用的核函數(shù)，且在大多數(shù)情況下都獲得了很好的預測效果，所以本試驗也選擇高斯函數(shù)作為核函數(shù)。

圖1為根據(jù)支持向量機回歸算法建立的南美白對蝦貨架期預測模型。其中，輸入?yún)?shù)(x1,x2,…,xn)就是與南美白對蝦品質(zhì)變化相關(guān)的指標，輸出參數(shù)(y)為南美白對蝦的剩余貨架期。

根據(jù)以上原理，對應圖1所示的模型，分別構(gòu)建基于南美白對蝦關(guān)鍵指標的SVM模型和基于南美白對蝦綜合指標的SVM模型。這2種模型的區(qū)別在于模型的輸入?yún)?shù)不同：基于南美白對蝦關(guān)鍵指標的SVM模型的輸入?yún)?shù)為溫度、菌落總數(shù)和TVB-N值，而基于南美白對蝦綜合指標的SVM模型的輸入?yún)?shù)為溫度、感官評分、色差值、TVB-N值、pH值和菌落總數(shù)。在Matlab環(huán)境下，對建立的基于SVM的預測模型進行試驗。

圖1 基于SVM的南美白對蝦貨架期預測模型結(jié)構(gòu)Figure 1 Structure of the prediction model of shelf-life of Penaeus Vannamei based on SVM

(2) 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的南美白對蝦貨架期預測模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡又稱多層前饋式誤差反傳神經(jīng)網(wǎng)絡，由輸入層、輸出層和若干隱含層組成。它可以很好地解決各個指標間的非線性關(guān)系，常用于構(gòu)建預測模型，現(xiàn)已廣泛應用于食品貨架期預測研究[10-13]。

3層 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射能力比較強[10]，因此選擇3層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，含有1個輸入層、1個輸出層和 1個隱含層，結(jié)構(gòu)見圖2。xi(x1,x2,…,xn)為模型的輸入層節(jié)點，其中，基于南美白對蝦關(guān)鍵指標的BP網(wǎng)絡模型的輸入數(shù)據(jù)為溫度、菌落總數(shù)和TVB-N值，而基于南美白對蝦綜合指標的BP網(wǎng)絡模型的輸入數(shù)據(jù)為溫度、感官評分、色差值、TVB-N值、pH值和菌落總數(shù)；y為模型的輸出層節(jié)點，指剩余貨架期。

隱含層節(jié)點數(shù)的計算公式：

n=(n1+n0)1/2+a，

(2)

圖2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的南美白對蝦貨架期預測模型Figure 2 Prediction model of shelf-life of Penaeus Vannamei based on BP neural network

式中：

n0——輸入層節(jié)點數(shù)；

n1——輸出層節(jié)點數(shù)；

a——1～10的常數(shù)。

根據(jù)式(2)計算結(jié)果，對網(wǎng)絡隱含層節(jié)點數(shù)在3～12下的性能進行測試，結(jié)果表明隱含層節(jié)點數(shù)為10時網(wǎng)絡收斂速度最快，故2種模型中隱含層節(jié)點數(shù)都為10。

2 結(jié)果與分析

2.1 試驗測定數(shù)據(jù)

由于不同貯藏溫度下南美白對蝦品質(zhì)變化速率不同，所以對277 K貯藏下的南美白對蝦每天檢測一次指標，272.2 K貯藏下的南美白對蝦每2 d檢測一次指標，255 K貯藏下的南美白對蝦每7 d檢測一次指標，分別取平均值。根據(jù)GB 2733—2015，對蝦的TVB-N值超過30 mg/100 g 時，蝦是不可食用的，即貨架期終止。因此，把南美白對蝦剩余貨架期定義為當前檢測指標日期和南美白對蝦貨架期終止日期的時間間隔。3組南美白對蝦的各指標數(shù)據(jù)見表1。與文獻[3]和[15]12-22中的南美白對蝦品質(zhì)指標數(shù)據(jù)對比，發(fā)現(xiàn)試驗所得數(shù)據(jù)與其比較吻合，基本可以支撐本試驗理論研究。試驗共獲得20組數(shù)據(jù)，隨機選取第3、7、12和17組數(shù)據(jù)作為測試集，剩下的16組數(shù)據(jù)作為訓練集。

表1 南美白對蝦的指標數(shù)據(jù)Table 1 Indexes values for Penaeus Vannamei

由于本試驗所選取的模型輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)有不同的量綱，為減少貨架期預測模型的誤判概率，需對以上數(shù)據(jù)進行歸一化處理[11]：

(3)

式中：

p′——歸一化數(shù)據(jù)；

p——原始數(shù)據(jù)；

pmin——原始數(shù)據(jù)最小值；

pmax——原始數(shù)據(jù)最大值。

2.2 南美白對蝦貨架期預測模型預測結(jié)果

2.2.1 基于SVM模型的南美白對蝦貨架期預測結(jié)果 首先利用交叉驗證尋找模型最優(yōu)懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g。交叉驗證后得到基于南美白對蝦關(guān)鍵指標的SVM模型的最優(yōu)懲罰參數(shù)c為20，g為0.471；基于南美白對蝦綜合指標的SVM模型的最優(yōu)懲罰參數(shù)c為20，g為0.3。然后分別利用得到的最優(yōu)參數(shù)對前面選定的4組測試數(shù)據(jù)集進行測試和預測，其預測結(jié)果見圖3。

由圖3可知，基于綜合指標的SVM預測模型中每一組測試數(shù)據(jù)預測值與實際值之間的偏差都比基于關(guān)鍵指標的SVM預測模型的?。换陉P(guān)鍵指標的SVM預測模型的相關(guān)系數(shù)R約為0.995 74，MSE約為0.427%，而基于綜合指標的SVM預測模型的相關(guān)系數(shù)R約為0.999 77，MSE約為0.052%，其整體預測效果更好。

圖3 基于SVM模型的南美白對蝦貨架期預測結(jié)果圖Figure 3 Prediction of Penaeus Vannamei shelf -life based on SVM model

2.2.2 基于BP網(wǎng)絡的南美白對蝦貨架期預測結(jié)果 通過訓練，最終在2種模型的網(wǎng)絡訓練中動量常數(shù)都取為0.9，學習速率取為0.05，訓練的最大步數(shù)設為10 000，網(wǎng)絡性能目標誤差為0.001，隱含層和輸出層采用Sigmoid傳輸函數(shù)，訓練函數(shù)選取trainlm函數(shù)，學習函數(shù)選取learngdm 函數(shù)，將樣本數(shù)據(jù)對生成的BP網(wǎng)絡預測模型進行訓練并測試?；谀厦腊讓ξr關(guān)鍵指標的BP網(wǎng)絡模型經(jīng)過12次訓練滿足性能誤差條件停止訓練，基于南美白對蝦綜合指標的BP網(wǎng)絡模型經(jīng)過10次訓練停止訓練。將選定的4組測試數(shù)據(jù)分別代入2個模型進行預測，得到的測試結(jié)果見圖4。

圖4 基于BP網(wǎng)絡的南美白對蝦貨架期預測結(jié)果圖Figure 4 Prediction of Penaeus Vannamei shelf -life based on BP model

由圖4可知，基于綜合指標的BP預測模型要比基于關(guān)鍵指標的BP預測模型整體預測效果好，其每組測試數(shù)據(jù)預測值與實際值之間的偏差更?。坏c圖3(b)基于綜合指標的SVM預測模型相比，圖4(b)基于綜合指標的BP預測模型每組測試數(shù)據(jù)的預測值與實際值之間的偏差要大一點，其預測效果沒有基于綜合指標的SVM預測模型好。

2.3 預測結(jié)果分析

將每一種模型預測到的值反歸一化后，可得所預測的貨架期，反歸一化的計算公式：

p1=p′(pmax-pmin)+pmin，

(4)

式中：

p1——反歸一化的預測值；

p′——歸一化數(shù)據(jù)；

pmin——原始數(shù)據(jù)最小值；

pmax——原始數(shù)據(jù)最大值。

根據(jù)式(4)計算，基于SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的南美白對蝦貨架期預測模型所預測的貨架期與實際貨架期的比較見表2、3。

表2 基于SVM預測模型的預測貨架期與 實際貨架期的比較Table 2 Comparison between the predicted shelf life based on SVM model and the actual

表3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的預測貨架期 與實際貨架期的比較Table 3 Comparison between the predicted shelf life based on BP model and the actual

由表2可知，基于關(guān)鍵指標的SVM模型的平均相對誤差為15.92%，基于綜合指標的SVM模型的平均相對誤差為2.29%，基于關(guān)鍵指標的BP網(wǎng)絡模型的平均相對誤差為16.24%，基于綜合指標的BP網(wǎng)絡模型的平均相對誤差為8.59%。

從參數(shù)的選擇來看，不管是采用支持向量機方法還是BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法，基于綜合指標構(gòu)建的模型都比基于關(guān)鍵指標的精度高。這說明，影響南美白對蝦品質(zhì)變化的各個指標與其貨架期都是相關(guān)的，影響著貨架期預測模型的精度。因此，在預測貨架期時，應綜合考慮南美白對蝦所有的品質(zhì)指標變化情況，包括感官指標、理化指標和微生物指標。

從同等條件下的SVM模型和BP網(wǎng)絡模型的預測結(jié)果來看，基于SVM的南美白對蝦貨架期預測模型的精度更高一點，預測結(jié)果更接近真實貨架期情況。這是由于本試驗模型所訓練的樣本數(shù)據(jù)比較少，而支持向量機算法相對于BP網(wǎng)絡更適合解決小樣本問題[20-22]。

綜合4種模型的預測結(jié)果對比分析，發(fā)現(xiàn)基于綜合指標的SVM模型的精度是最高的，誤差在5%以內(nèi)，最大相對誤差為5.1%，平均相對誤差為2.29%，預測精度為97.71%。而同等條件下的BP模型的平均相對誤差為8.59%，傳統(tǒng)動力學模型的平均相對誤差一般為10%左右[3,8]。這表明，采用SVM方法來分析南美白對蝦的品質(zhì)變化過程，并選取溫度、感官指標、色差值、TVB-N值、pH值和菌落總數(shù)作為模型的輸入?yún)?shù)，從而預測南美白對蝦的剩余貨架期是可行的，且預測精度要高于傳統(tǒng)的動力學方法。

3 結(jié)論

本試驗分析了不同溫度環(huán)境下貯藏的南美白對蝦的品質(zhì)變化過程，采取南美白對蝦品質(zhì)檢測的綜合指標和部分關(guān)鍵指標，基于支持向量機和BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法，建立了南美白對蝦貨架期預測模型。試驗結(jié)果表明，南美白對蝦的各個品質(zhì)指標與其貨架期都是相關(guān)的，將南美白對蝦的綜合指標(溫度、感官指標、色差值、TVB-N值、pH值和菌落總數(shù))作為模型輸入?yún)?shù)得到的預測結(jié)果精度更高。同等條件下支持向量機模型預測的精度比BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高，這說明在小樣本的非線性問題解決時應采用支持向量機方法。此外，基于綜合指標的SVM預測模型的精度可達97.71%，高于同等條件下的BP模型(91.41%)和動力學模型(約90%[3,8])。以上結(jié)論可以為支持向量機方法以及預測指標選擇在其他食品領(lǐng)域貨架期的應用研究提供一定的參考。但以上研究是基于恒溫貯藏條件下南美白對蝦剩余貨架期的預測，對于波動溫度條件下貯藏的研究不一定適用，故下一步工作將研究變溫條件下貯藏的南美白對蝦剩余貨架期的預測。

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基金項目：“十二五”國家科技支撐計劃項目課題(編號：2015BAD16B07)；重慶市社會民生科技創(chuàng)新專項項目(編號：cstc2015shmszx80004)；重慶市社會事業(yè)與民生保障科技創(chuàng)新專項項目(編號：cstc2016shms-ztzx80005)

作者簡介：王文軍，男，西南大學在讀碩士研究生。

通信作者：曾凱芳(1972—)，女，西南大學教授，博士。 E-mail:zengkaifang@163.com

收稿日期：2017—01—19

The prediction index and model of the shelf-life of Penaeus Vannamei

(1.CollegeofInformation,ShanghaiOceanUniversity,Shanghai201306,China;2.KeyLaboratoryofFisheriesInformationMinistryofAgriculture,Shanghai201306,China)

In order to precisely predict the remaining shelf life ofPenaeusVannamei, the relationship between quality indexes and remaining shelf life and the quality change process of it during the storage process were studied. The sensory and physical-chemical indexes, and microorganisms ofP.Vannameiat 277 K, 272.2 K and 255 K were first tested in this study. Then, the prediction models of the shelf life ofP.vannameiwere established for the comprehensive and some key indexes of its quality, and this were based on both the support vector machine and the BP neural network models. The results showed that the prediction accuracies of the shelf-life prediction models based on the comprehensive indexes ofP.Vannamei(97.71% for SVM model and 91.41% for BP model) were higher than those of the prediction models based on several key indexes (84.08% for SVM model and 83.76% for BP model). Meanwhile, the prediction accuracies of the prediction models based on support vector machine (84.08% for key indexes and 97.71% for comprehensive indexes) were higher than those of BP prediction models (83.76% for key indexes and 91.41% for comprehensive indexes). Moreover, the prediction accuracy of the support vector machine (SVM) model based on the comprehensive indexes was 97.71%, which were the highest among the four models. The conclusion also provided a reference for the application of support vector machine and selection of prediction indexes in the shelf-life of other food fields.

PenaeusVannamei; shelf-life; prediction indexes; supp-ort vector machines; BP neural network

10.13652/j.issn.1003-5788.2017.04.021

湖南省食品科學與工程類專業(yè)大學生創(chuàng)新訓練中心建設項目(編號：湘教通[2014]272號)；湖南省普通高校學科帶頭人培養(yǎng)對象資助項目(編號：湘教辦通[2014]209號)；首批湖南省高等學?！?011 協(xié)同創(chuàng)新中心”糧油深加工與品質(zhì)控制湖南省協(xié)同創(chuàng)新中心建設項目(編號：湘教通〔2013〕448 號)

李立華，女，中南林業(yè)科技大學在讀碩士研究生。

周文化(1969-)，男，中南林業(yè)科技大學教授，博士。 E-mail:zhouwenhua@126.com

2017-02-19