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Food Chemistry:机器学习技术协助矿物元素分析鉴
时间:2022-09-30 09:30:50 作者:KOK平台下载 来源:KOK在线登录

  猪肉是世界上产量最大、消费最多的肉类,食品市场的全球化使公众更加关注食品的来源。因此,需要先进的技术来确定猪肉的地理来源。中国肉类食品综合研究中心的Jing Qi、Yingying Li和Shouwei Wang*等人探讨了利用矿物元素指纹图谱分析和机器学习技术促进我国猪肉来源可追溯性的研究前景。

  结果表明,7 个区域各有一个特征元素含量分布。为了提高原产地可追溯性模型的性能,引进了食品真伪鉴定中常用的机器学习技术。这产生了一个高性能的起源追踪模型。与各种机器学习算法进行比较,前馈神经网络以95.71%的整体准确率和曲线取得了卓越的性能。

  因此,这项研究证明了机器学习协助的矿物质元素分析可用于区分一个国家的猪肉样品来源。

  为进一步促进动物源食品科学的发展,带动产业的技术创新,更好的保障人类身体健康和提高生活品质,北京食品科学研究院和中国食品杂志社在成功召开“2019年动物源食品科学与人类健康国际研讨会(宁波)”的基础上,将与青海大学农牧学院于2020年10月22-23日在西宁共同举办“2020年动物源食品科学与人类健康国际研讨会”。研讨会将就肉、水产、禽蛋、乳制品等动物源食品科学基础研究、现代化加工技术,贮藏、保鲜及运输,质量安全与检测技术,营养及风味成分分析,副产物综合利用,法律、法规及发展政策等方面的重大理论研究展开深入探讨,交流和借鉴国外经验,为广大食品科研工作者和生产者提供新的思路,指明发展方向。