冷却猪肉在流通领域中的微生物预测预报

发布时间：2017-08-18 15:31

  本文关键词：冷却猪肉在流通领域中的微生物预测预报

  更多相关文章： 冷却肉 微生物生长 数学模型 预测 计算机仿真

【摘要】：测定分析了流通过程中(超市)冷却猪肉表面微生物的种类及其变化规律，建立微生物生长模型，并通过计算机仿真实现对冷却猪肉货架期的预测。 首先对双汇冷却猪肉在流通过程中微生物菌群基本分布状况及优势菌群在不同的温度下生长规律进行研究。其主要目的是为了确定生长预测模型中的目的微生物，并通过对货架期冷却猪肉不同温度下的主要微生物生长进行监测，利用获得的试验数据，建立一、二级数学模型，同时通过统计分析，选择出较好的数学模型作为冷却猪肉的微生物预测模型，并最终建立三级应用软件程序。 按照推荐的冷却肉在流通过程中可能出现的温度范围，选取4℃，7℃，12℃三种不同温度建立生长预测模型。对4℃，7℃，12℃下冷却肉上细菌总数的一级模型进行非线性回归，结果表明在4℃，7℃下Gompertz模型的效果要优于Logistic模型和线性模型。在12℃下模型间没有什么区别，这主要是因为在12℃下细菌总数在3天后达到峰值，以天为计数单位采样使得数据量不足，从而无法区分模型之间的优劣，这可以通过以小时为计数单位来修正。同样，通过比较乳酸菌、假单胞菌的一级模型的R~2和RSS可以得到同样结论。综上所述，，证明了Gompertz模型最佳。经过t检验和F检验过程验证生长曲线样本，Gompertz模型被接受度最好，t检验达到100％接受度，而F检验达到83％。 模型数据与实验数据进行对比，验证模型的有效性。结果表明，一级模型采用最佳拟合模型——Gompertz模型验证，总效果在50％——100％之间。因此，Gompertz模型与实验数据的拟合效果更好。通过对二级模型——“平方根”模型的比较，可以得出平方根方程与实际实验数据吻合，表明生长速率的模型模拟数值与真实数值之间差异性并不是很大，与模型生物数量相比误差要小许多。因此可以通过“平方根”模型对各个温度情况下的生长速率U进行预测，从而了解不同温度下的细菌生长情况。
【关键词】：冷却肉 微生物生长 数学模型 预测 计算机仿真
【学位授予单位】：河南农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TS251
【目录】：

• 摘要8-9
• 第一部分 文献综述9-19
• 1.1 冷却猪肉生产工艺流程9-10
• 1.1.1 冷却对微生物的影响9
• 1.1.2 冷却肉中腐败微生物的种类及代谢特性9-10
• 1.2 肉类安全性研究现状及发展10-12
• 1.2.1 预测微生物学11
• 1.2.2 预测微生物学常用方法11
• 1.2.3 预测生长模型的分类11-12
• 1.2.4 研究意义12
• 1.3 微生物预测模型设计理论12-16
• 1.3.1 常用微生物初级模型13-14
• 1.3.2 Gompertz模型中数学意义上参数与生物意义上参数的转换14-15
• 1.3.3 常用微生物次级模型15-16
• 1.4 MATLAB与Visual C++简介16-19
• 1.4.1 MATLAB概述16
• 1.4.2 Visual C++概述16-17
• 1.4.3 MATLAB与VC++接口简介17-18
• 1.4.4 MATLAB与VC++的特点分析18-19
• 第二部分 冷却肉表面微生物区系研究19-25
• 2.1 引言19
• 2.2 材料与方法19-21
• 2.2.1 样品来源19
• 2.2.2 仪器与实验工具19
• 2.2.3 实验方法19-21
• 2.2.3.1 细菌总数的检测19
• 2.2.3.2 肠杆菌群数的检测19
• 2.2.3.3 乳酸菌数的检测19
• 2.2.3.4 假单胞菌数的检测19-20
• 2.2.3.5 冷却猪肉表面微生物污染状况测定20
• 2.2.3.6 微生物生长规律的测定20
• 2.2.3.7 环境微生物污染状况测定20-21
• 2.3 结果与分析21-24
• 2.3.1 超市冷却猪肉带菌量的分析21-23
• 2.3.2 冷却肉中微生物群体不同温度下的生长速率23
• 2.3.3 环境染菌状况23-24
• 2.4 结论与讨论24-25
• 第三部分 冷却肉在流通过程中微生物生长模型的建立25-37
• 3.1 引言25
• 3.2 一级数学模型25-33
• 3.2.1 不同温度下微生物生长曲线25-27
• 3.2.2 一级数学模型的拟合27-33
• 3.2.2.1 一级模型菌总数生长曲线统计分析27-30
• 3.2.2.2 修正的Gompertz模型30-31
• 3.2.2.3 不同温度下Gompertz模型的建立31-32
• 3.4.2.4 应用一级模型和生长曲线进行拟合32-33
• 3.2.3 模型置信度验证33
• 3.3 二级数学模型33-36
• 3.3.1 不同温度下冷却肉货架储藏期预测分析33-35
• 3.3.2 货架期的预测分析35-36
• 3.4 结论与讨论36-37
• 第四部分 基于MATLAB的冷却肉表面微生物生长模型软件系统的实现37-44
• 4.1 程序实现的编程语言37-38
• 4.2 程序的实现过程38-39
• 4.3 程序流程39-44
• 4.3.1 MATLAB中的流程实现39-40
• 4.3.2 VC 6.0中的流程实现40
• 4.3.3 程序的界面实现40-44
• 第五部分 结论和建议44-46
• 5.1 结论44-45
• 5.1.1 建模选取目的微生物分析44
• 5.1.2 模型有效性分析44
• 5.1.3 建模难度分析44-45
• 5.2 建议45-46
• 5.2.1 严格冷却猪肉卫生标准45
• 5.2.2 建立冷却肉表面微生物预测模型及实现模型在HACCP体系中应用的转化45-46
• 附录46-51
• 模型仿真关键源代码46-49
• 程序扩充说明49-51
• 参考文献51-55
• ABSTRACT55-56

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 王郑霞;肖来胜;林宏洪;邱树忠;黄驰云;雷晓凌;;海洋食品微生物生长智能通用预测平台[J];电脑知识与技术;2011年19期

2 刘寿春;赵春江;杨信廷;钟赛意;周国民;吉增涛;钱建平;;猪肉冷链流通温度监测与货架期决策系统研究进展[J];食品科学;2012年09期

3 刘寿春;赵春江;杨信廷;周国民;王国利;钟赛意;;波动温度贮藏过程冷却猪肉货架期品质研究[J];食品科技;2012年12期

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 李昱妲;杀菌液全蛋中沙门氏菌预测模型的建立[D];东北农业大学;2010年

2 田金玲;模拟蟹肉中副溶血性弧菌生长预测模型的建立及应用[D];广东海洋大学;2010年

3 陈雯钰;基于特征微生物生长动力学的食品包装保质期预测[D];江南大学;2013年

4 包英才;鲜切青椒品种筛选及微生物一级模型研究[D];吉林农业大学;2013年

本文编号：695347