Matteo Ottavian, Luca Fasolato, Pierantonio Facco, Massimiliano Barolo

 

 

        用解冻的鱼品冒充新鲜鱼品是损害消费者利益的一种典型的欺骗行为。事实上，解冻的鱼肉质量不仅在其冷冻期间受到了负面影响，而且因解冻的鱼肉更易受到微生物生长的影响，还可能产生食品安全方面的问题。虽然提出了若干个鉴别新鲜鱼品的对策，但这些方法的分类识别能力受到了所用鱼种的严重影响。

        在本文中，我们基于潜变量建模技术提出了三个不同的方案，以便开发采用近红外光谱的适用于多鱼种的新鲜和解冻鱼品状态分类机器。而前两个方案是对和鱼种信息以及汇集了新鲜和解冻鱼品的信息（可以是混杂的，也可以是依次按顺序的信息）进行建模，第三个方案则旨在将这些鱼品明白无误的区分开，以增进分类性能。

        使用带有通过两种不同仪器采集的近红外光谱数据的包含了1200个样本的数种不同鱼种的数据库，对所提出的方案进行了验证。依据所使用的方案和仪器，总体分辨精度在80% 到91%的范围内。我们相信，本研究对开发与具体鱼种无关的食品鉴别方法是有帮助的。