[发明专利]基于神经网络的冷鲜猪肉品质预测方法

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的冷鲜猪肉品质预测方法，包括：采用神经网络模型分别构建冷鲜猪肉菌落总数预测初始模型、冷鲜猪肉挥发性盐基氮含量预测初始模型和冷鲜猪肉pH值预测初始模型；将冷鲜猪肉的贮藏温度、贮藏气体环境、贮藏湿度和贮藏时间数据作为输入样本，分别以冷鲜猪肉的菌落总数、挥发性盐基氮含量和pH值作为期望输出，输入到上述三个模型中进行训练，得到冷鲜猪肉菌落总数预测模型、冷鲜猪肉挥发性盐基氮含量预测模型和冷鲜猪肉pH值预测模型，将待测猪肉数据输入到上述预测模型，即可得到猪肉的菌落总数、挥发性盐基氮含量和pH值；本发明根据冷鲜猪肉的贮藏温度、气体环境、湿度和时间对冷鲜猪肉的品质进行综合预测。

技术领域

本发明涉及肉品质量预测领域。更具体地说，本发明涉及一种基于神经网络的冷鲜猪肉品质预测方法。

背景技术

目前，市售猪肉主要有冷鲜肉、热鲜肉和冷冻肉三种。冷鲜肉又称为冷却肉，在整个加工和物流运输过程中，此类猪肉始终处于0-4℃低温环境下。冷鲜猪肉因其美味的口感和高营养价值等优点，正逐步占据传统热鲜肉和冷冻肉的市场，消费比例逐渐增加。中商产业研究院《2016-2021年中国猪肉行业市场调研与投资机会研究报告》中指出，2005-2015年间，猪肉产量的年增长率为1.88％，其中冷鲜肉的增长速度最快，由2％增至20％，而热鲜肉则由89％降至60％，并预计冷鲜肉将会保持增长的趋势，成为未来生鲜猪肉生产和消费的主要发展方向。目前市场上针对合理的冷鲜猪肉品质的预测方法，现有的预测方法都只能根据冷鲜猪肉某一方面的特性对其品质进行预测，这种预测方法无法准确的反映出冷鲜猪肉的综合品质。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于神经网络的冷鲜猪肉品质预测方法，根据冷鲜猪肉的贮藏温度、贮藏气体环境、贮藏湿度和贮藏时间对冷鲜猪肉的品质进行综合预测。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于神经网络的冷鲜猪肉品质预测方法，包括：

采用神经网络模型分别构建冷鲜猪肉菌落总数预测初始模型、冷鲜猪肉挥发性盐基氮含量预测初始模型和冷鲜猪肉pH值预测初始模型；

获得多份冷鲜猪肉样品的初始菌落总数、初始挥发性盐基氮含量和初始pH值，以及其贮藏温度、贮藏气体环境、贮藏湿度和贮藏时间数据，并检测冷鲜猪肉最终的菌落总数、挥发性盐基氮含量和pH值；

将冷鲜猪肉的初始菌落总数以及贮藏温度、贮藏气体环境、贮藏湿度和贮藏时间数据作为输入样本，以冷鲜猪肉最终的菌落总数作为期望输出，输入到所述冷鲜猪肉菌落总数预测初始模型中进行训练，得到冷鲜猪肉菌落总数预测模型；

将冷鲜猪肉的初始挥发性盐基氮含量以及贮藏温度、贮藏气体环境、贮藏湿度和贮藏时间数据作为输入样本，以冷鲜猪肉最终的挥发性盐基氮含量作为期望输出，输入到所述冷鲜猪肉挥发性盐基氮含量预测初始模型中进行训练，得到冷鲜猪肉挥发性盐基氮含量预测模型；

将冷鲜猪肉的初始pH值以及贮藏温度、贮藏气体环境、贮藏湿度和贮藏时间数据作为输入样本，以冷鲜猪肉最终的pH值作为期望输出，输入到所述冷鲜猪肉pH值预测初始模型中进行训练，得到冷鲜猪肉pH值预测模型；将需要预测的冷鲜猪肉的初始菌落总数、初始挥发性盐基氮含量和初始pH值以及其贮藏温度、贮藏气体环境、贮藏湿度和贮藏时间数据分别输入到所述冷鲜猪肉菌落总数预测模型、所述冷鲜猪肉挥发性盐基氮含量预测模型和所述冷鲜猪肉pH值预测模型中，即可分别得到该冷鲜猪肉的预测菌落总数、预测挥发性盐基氮含量和预测pH值。

优选的是，所述的一种基于神经网络的冷鲜猪肉品质预测方法中，还包括：

根据所述冷鲜猪肉的菌落总数、挥发性盐基氮含量和pH值对其进行评级，得到冷鲜猪肉的品质等级。

优选的是，所述的一种基于神经网络的冷鲜猪肉品质预测方法中，根据所述冷鲜猪肉的菌落总数、挥发性盐基氮含量和pH值对其进行优良中差四个等级的评级，包括：