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利用气体传感信息,提出了一种蓝莓货架期预测方法。将蓝莓贮藏在0、5、22℃下,对贮藏微环境中的3种气体含量(氧气、二氧化碳、乙烯)进行了监测,同时将蓝莓5种理化指标(腐败率、硬度、pH值、可溶性固形物含量、失重率)作为传统的品质指示指标进行了获取,分析了贮藏微环境中气体含量变化和理化指标变化的相关性,并利用BP神经网络从气体角度建立了蓝莓的货架期预测模型。结果表明:蓝莓品质的变化受到贮藏温度的影响;气体含量的变化与蓝莓品质的变化存在明显相关性;利用BP神经网络建立的蓝莓货架期预测模型具有良好的预测效果。其中,0℃的预测误差为0.091~0.191 d,5℃的预测误差为0.069~0.302 d,22℃的预测误差为0.094~0.338 d,基本满足货架期预测需要。 相似文献
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针对河蟹运输过程中营养下降快、品质流失严重以及有效监测难的问题，基于STM32芯片设计河蟹生物信号检测装置，实现对运输或贮藏环境中的气体和河蟹阻抗信息数据实时获取。利用生物信号检测装置获取了河蟹在4、15、25℃下气体和生物阻抗的变化信息，通过化学实验检测了相同环境下作为河蟹传统品质指示指标的河蟹挥发性盐基氮含量的变化，根据河蟹贮藏时感官的变化将品质变化阶段粗划分为新鲜到濒死（S1）、濒死到死亡（S2）和死亡后腐败（S3）3个变化阶段。利用遗传算法（GA）对BP神经网络进行参数优化，分别建立了阻抗-挥发性盐基氮含量、气体-挥发性盐基氮含量、阻抗-气体-挥发性盐基氮含量的耦合模型，并检验了这3种耦合模型的预测精度。结果表明：这3种耦合模型在4、15、25℃下的预测精度均不低于86.32%。该耦合模型基本满足河蟹品质预测的需要，通过耦合挥发性化合物、生物阻抗和化学指标之间的变化关系，实现了通过生物信号对河蟹品质的监测，降低了河蟹品质获取的难度。 相似文献
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根据水产品无水低温保活运输监测需求,设计了可植入式血糖传感器及信号处理电路,以实时获取血糖传感信号,信号经过软件滤波进行去噪和平滑处理后,构建了血糖变化的时序预测模型;以鲟鱼作为实验对象,对所提出的方法进行了实验验证。结果表明:所设计的可植入式血糖传感器能在鲟鱼体内对血糖信号进行稳定的采集,传感器信号经过信号调理电路后输出拟合程度达到0.960 8,电路灵敏度为27.047 m V/n A,零点漂移量为722.83 m V;所构建的血糖信号自回归移动平均模型(ARIMR)预测值与真实值之间的平均绝对误差为-0.014 mmol/L,平均相对误差为-0.117%,预测精度和平滑度较其他模型具有优势。该信号监测方法对于提高水产品无水低温保活全程透明度和追溯性,并推断水产品生命体及营养物质变化具有重要参考价值。 相似文献
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