欧亚国际

摘要

在食品工业中，质量和安全问题与消费者的健康状况有关。人们越来越关注应用各种非侵入性感官技术来快速获得质量属性。其中高光谱/多光谱成像技术已广泛用于各种食品的检测。本文利用多光谱成像信息，开发了一种基于堆叠的集成预测系统，用于预测牛肉片样品中微生物的总活菌数，它是导致肉变质的重要原因。由于从多光谱成像系统中选择重要波长被认为是预测方案的重要阶段，因此还探索了一种特征融合方法，即结合从各种特征选择技术中提取的波长。集成子组件包括两个基于聚类的高级神经模糊网络预测模型，一个利用来自平均反射率值的信息，另一个利用每个波长像素强度的标准偏差。将神经模糊模型的性能与已建立的回归算法（如多层感知器、支持向量机和偏最小二乘法）进行了比较。所获得的结果证实了所提出的假设的有效性，即利用特征选择方法与神经模糊模型相结合来评估肉制品的微生物质量。

关键字：

神经网络;集成系统;模糊逻辑;牛肉;总活菌数;回归;多光谱成像;机器学习

Combining Feature Selection Techniques and Neurofuzzy Systems for the Prediction of Total Viable Counts in Beef Fillets Using Multispectral Imaging

Abstract

In the food industry, quality and safety issues are associated with consumers’ health condition. There is a growing interest in applying various noninvasive sensorial techniques to obtain quickly quality attributes. One of them, hyperspectral/multispectral imaging technique has been extensively used for inspection of various food products. In this paper, a stacking-based ensemble prediction system has been developed for the prediction of total viable counts of microorganisms in beef fillet samples, an essential cause to meat spoilage, utilizing multispectral imaging information. As the selection of important wavelengths from the multispectral imaging system is considered as an essential stage to the prediction scheme, a features fusion approach has been also explored, by combining wavelengths extracted from various feature selection techniques. Ensemble sub-components include two advanced clustering-based neuro-fuzzy network prediction models, one utilizing information from average reflectance values, while the other one from the standard deviation of the pixels’ intensity per wavelength. The performances of neurofuzzy models were compared against established regression algorithms such as multilayer perceptron, support vector machines and partial least squares. Obtained results confirmed the validity of the proposed hypothesis to utilize a combination of feature selection methods with neurofuzzy models in order to assess the microbiological quality of meat products.

Keywords:

neural networks; ensemble systems; fuzzy logic; beef; total viable counts; regression; multispectral imaging; machine learning

相关阅读

丹麦Videometer Liq固/液体稳定性分析仪检测仪

丹麦VideometerSLS/SGT颗粒/粘度/口感评价测量仪

丹麦videometer多光谱颜色/质构/成分综合分析仪

食品品质光谱成像可视化：应用多光谱成像的黄油曲奇质量评估

食品品质光谱成像可视化：光谱成像应用于面食小麦籽粒真伪检测的可行性研究

食品品质光谱成像可视化：多光谱成像 (MSI)：一种检测掺有马肉的碎牛肉的有前景的方法

食品品质光谱成像可视化：色度计和多光谱图像的肉类颜色测量结果的比较

食品品质光谱成像可视化：蔬菜的多光谱成像

食品品质光谱成像可视化：利用多光谱成像进行非侵入性污染评估和肉类样品绘图

食品品质光谱成像可视化：使用多光谱成像分析快速无损识别注水牛肉样品

食品品质光谱成像可视化：具有不同亚硝酸盐和硝酸盐还原酶活性的肉相关葡萄球菌在发酵香肠中的颜色形成

食品品质光谱成像可视化：虾在冰成熟过程中的可剥性和质量变化

食品品质光谱可视化研究：长时间低温热处理的奶牛和公牛的肉韧性与结缔组织特性的关系

食品品质光谱成像可视化：使用 vis/NIR 多光谱成像对微加工苹果的每日新鲜度衰减：初步测试

食品品质光谱成像可视化：多光谱视觉系统与色度计在肉色评估中的比较

食品品质光谱成像可视化：肉品连续煎炸多维质量监控新视觉技术

食品品质光谱可视化研究：使用光谱成像和三色测量对鲑鱼虾青素颜色进行分类

食品品质光谱可视化研究：长时间低温热处理的奶牛和公牛的肉韧性与结缔组织特性的关系

食品品质光谱可视化研究：虾青素涂层分类的多光谱图像分析

食品品质光谱可视化研究：高通量多光谱图像处理在食品科学中的应用

食品品质光谱可视化研究：一种基于多光谱图像的肉类腐败检测智能决策支持系统

食品品质光谱可视化研究：多光谱成像在草莓果实品质属性和成熟期测定中的应用

食品品质光谱可视化：多光谱成像技术在阿拉比卡和罗布斯塔咖啡豆鉴别中的应用

多光谱食品品质无损检测：用于快速评估鸡肉汉堡微生物质量的光谱数据

多光谱食品品质分析：利用基于光谱学、成像分析和模拟人类感官的传感器技术快速评估食用海藻的微生物质量霉菌种类和代谢物

多光谱食品品质可视化研究：结合DNA条形码、靶向代谢物分析和多光谱成像来识别切片面包中的霉菌种类和代谢物

多光谱食品品质可视化：通过光谱和仿生传感器和数据融合评估腌制鸡肉Souvlaki的微生物破坏和质量

多光谱食品品质可视化：凝乳酪蛋白凝胶性质对马苏里拉干酪挤压结构、流变学和功能性质的影响

多光谱食品品质可视化：基于双道二维相关光谱（2t2d Cos）和多快照可见近红外多光谱成像的牛肉肌肉鉴别新方法

多光谱食品品质可视化：丹麦黄油曲奇的分批与连续面团混合-近红外高光谱成像研究

多光谱食品品质可视化：利用透射多光谱成像技术定量评价椰子油掺假

食品多光谱品质可视化：人工光对整只煮熟的北方对虾冷冻贮藏过程中脂质氧化的影响

Videometer多光谱成像系统食品品质可视化：高油酸葵花籽油作为糖衣中棕榈油的潜在替代品—使用多光谱成像和电子鼻的比较质量测定

Videometer多光谱成像系统食品品质可视化：石莼和墨角藻的营养价值、生物活性成分、物理化学和感官特性取决于采后加工工艺：干燥比较研究