GC-MS结合模式识别评价鱼新鲜度的研究

摘要：

目的 对鱼新鲜度进行客观评价.方法 用顶空固相微萃取气相色谱质谱联用(HS-SPME-GC-MS)检测不同储藏时间下鱼的挥发性成分,建立鱼肉挥发性物质的特性指纹图谱,利用模糊C均值聚类法(FCM)分析特征共有峰.为验证聚类分析的结果,建立鱼新鲜度神经网络判别模型.结果 FCM能较好地将贮藏9d的鱼可分成3类(新鲜、次新鲜和腐败),建立的RBF神经网络模型能很好鉴别鱼的新鲜度,其训练集和测试集的正确分类率都达到100％.结论 此方法效果好,为分析和检验鱼新鲜度提供了一种新的方法.

关键词：气相色谱-质谱法、模式识别、鱼新鲜度、模糊C均值聚类分析

所属期刊栏目：3

分类号：X38;TE2

资助基金：公益性行业农业科研专项201003008

在线出版日期：2013-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：639-643