基于血液生化特性变化的屠宰场PSE猪肉快速检测方法

摘要

本发明公开基于血液生化特性变化的屠宰场PSE猪肉快速检测方法。本发明以屠宰放血点的血液为样本，通过分析血液生理生化特性的变化，建立血液生理生化指标与PSE猪肉的关联；然后通过构建BP神经网络模型，将所测的7个生化指标分别对应输入层的7个神经元，利用BP神经网络良好的非线性逼近能力，精准检测PSE猪肉，使得PSE肉出厂前被检出，从而避免屠宰场的经济损失。本发明直接利用血液生理生化指标的测定来检测PSE猪肉，为生鲜猪肉的检测提供了一种新思路。

主权项

基于血液生化特性变化的屠宰场PSE猪肉快速检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤(1)、样品前处理：对屠宰场待屠宰猪进行采血，将血样标本自发完全凝集，然后从自发完全凝集后的血样标本中取上清液，该上清液即血清；将上述血清存放于4℃冰箱保存，用于生理生化指标测定；步骤(2)、血液生化指标的测定：对步骤(1)前处理后得到的血清进行以下生化指标检测，主要包括：血糖GLU、尿素氮BUN、肌酐CREA、甘油三酯TG、钠离子Na⁺、钾离子K⁺、载脂蛋白A‑Ι；步骤(3)、建立BP神经网络模型：神经网络由一个输入层、一个隐含层和一个输出层组成；其中输入层包括7个神经元，分别对应步骤(2)所测的7个指标；输出层包括2个神经元，即类别1和类别2分别表示PSE肉与正常肉；所述的输入层到隐含层的传递函数与隐含层到输出层的传递函数均采用logsig；步骤(4)、对BP神经网络进行训练和测试步骤：通过误差反传原理调整网络权值，使得期望值与训练样本输出值之间的误差平方和达到最小或者小于误差阈值，从而确定神经网络模型；然后将步骤(2)测得的7个生化指标输入到上述神经网络中进行训练，若神经网络在各组测试数据的预测误差均低于误差阈值时即通过测试，可用于检测工作；步骤(5)、利用上述通过测试的BP神经网络模型对待检测样品进行检测：检测时，先将步骤(2)所测得的7个生化指标归一化，归一化后的数据范围在[‑1,1]；然后将归一化后的数据输入到步骤(4)通过测试的神经网络中，经过网络运算后输出向量；若输出向量为[10]，为类别1，即确定为PSE肉；若输出向量为[01]，为类别2，即确定为正常肉。