基于自组织神经网络模型与质构特性的牛肉嫩度评定方法

为了实现对牛肉嫩度品质的快速无损检测和评价。该文选取60头牛的眼肌部位作为试验样本,经在75～80℃的水浴中加热并煮至肉的内部温度达到70℃后取出,冷却至室温(20℃)。利用质构仪测得牛肉黏力、黏性、弹力、弹性长度、内聚性、弹性、胶着性和咀嚼性等质构特性参数,并分析各参数与牛肉嫩度等级之间的相关性,黏力和黏性与牛肉嫩度的相关性较低,相关系数为0.246和0.096;弹力、弹性长度、内聚性、弹性、胶着性和咀嚼性与牛肉嫩度相关性较大,且成负相关,说明上述流变学参数值会随着牛肉嫩度等级的增大而下降,相关系数为-0.92、-0.939、-0.771、-0.776、-0.815、-0.882。结合感官评定法构建BP网络模型、RBF网络模型和自组织竞争神经网络模型,用其预测牛肉嫩度等级,3种模型训练误差均为1×10-6。另选取20头牛的背最长肌中间部位作为测试样本,对3种网络模型进行比较分析。研究结果证明,自组织竞争神经网络预测模型较为准确,预测牛肉嫩度等级的准确率达到90%,说明此方法能够准确地对牛肉嫩度等级进行评定,研究结果为未来牛肉嫩度评定方法提供参考。