Establishment of a Predictive Model for the Quality Assessment of Chilled Meat Using a Moth-Flame Optimization BP Neural Network
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摘要: 为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全，本文探究贮藏温度（0、4和25 ℃）对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响，确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播（Backpropagation，BP）神经网络和飞蛾火焰优化（Moth-Flame Optimization，MFO）BP神经网络，利用特征指标作为训练数据，构建不同贮藏温度下冷鲜肉的品质预测模型，快速准确评价和预测食品的质量安全。结果表明，不同贮藏温度下冷鲜肉的菌落总数、pH、TVB-N、色泽和生物胺含量随着贮藏时间的延长均呈上升趋势（P<0.05），且各指标在不同贮藏温度下的变化规律不一致，温度越高，腐败变质的速度越快。通过相关性分析得出菌落总数和TVB-N为冷鲜肉品质特征指标，以特征指标为训练数据构建BP神经网络和MFO优化BP神经网络模型。结果显示，MFO优化BP神经网络优于单一的BP神经网络模型，指标菌落总数和TVB-N通过BP神经网络模型训练后的R值分别为0.95018、0.94283，通过MFO算法优化训练后的R值分别为0.97538、0.98001，更接近于1，且优化后的RMSE、MSE和MAE值相对较小，其模型拟合度更好，在整个贮藏期的预测性能更好，准确率更高。因此，MFO优化BP神经网络可用于预测冷鲜肉在贮藏过程中品质的变化规律。
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关键词:
- 冷鲜肉 /
- 松鼠葡萄球菌 /
- 预测模型 /
- 反向传播（BP）神经网络 /
- 飞蛾火焰优化（MFO）BP神经网络
Abstract: To quickly and accurately evaluate and predict the quality and safety of food products, in this study, storage temperatures (0, 4 and 25 ℃) were used to investigate the effects on the total number of colonies, TVB-N, pH, moisture content, color, and biogenic amine content of chilled meat. It aimed to accurately predict the pattern of change in the quality of chilled meat in storage, as well as its quality and safety, and determined the characteristic quality indexes of chilled meat. Based on Backpropagation (BP) neural network and Moth-Flame Optimization (MFO) BP neural network, the quality prediction model of chilled meat under different storage temperatures was constructed using characteristic indexes as the training data to quickly and accurately evaluate and predict the quality and safety of food. The results showed that the total number of colonies, pH, TVB-N, color and biogenic amine content of chilled meat under different storage temperatures showed an increasing trend with the extension of storage time (P<0.05), and the pattern of change of each index under different storage temperatures was inconsistent, and the higher the temperature, the faster the rate of corruption and deterioration. Based on the results of this part of the experiment, the total number of colonies and TVB-N as feature indicators were used as training data by the Backpropagation (BP) neural network and Moth-Flame Optimization (MFO) BP neural network to construct a quality prediction model for chilled meat under different storage temperatures. The findings demonstrated that the MFO-optimized BP neural network outperforms the standalone BP neural network model. Specifically, the R-values for the colony count and TVB-N indicators achieved through training with the BP neural network model were 0.95018 and 0.94283, respectively. In contrast, the R-values obtained through the optimized MFO algorithm reached 0.97538 and 0.98001, respectively, which closely approached 1. Furthermore, the optimized values of RMSE, MSE, and MAE indicated smaller discrepancies, indicating a better fit of the model. Consequently, the MFO-optimized BP neural network exhibited superior prediction performance throughout the entire storage duration, showcasing heightened accuracy. Hence, this model can effectively forecast the patterns of change in chilled meat quality during storage. -
冷鲜肉肉质嫩、味鲜美且富含人体所需的营养物质，深受消费者喜爱。在贮藏过程中，由于微生物的繁殖和内源酶的作用，肉中的蛋白质和脂肪会氧化降解，使肉嫩度下降、色泽暗淡、产生异味和酸败等现象，导致肉类变质而引发食品全问题[1−2]。因此，为了确保食品的安全和质量，食品行业需要预测其在贮藏过程中的品质变化，通过数学模型可以快速准确评价和预测食品的质量和安全性[3−5]。
对于传统的预测微生物学模型，通常采用经验数学回归的方法描述微生物的生长失活行为以及环境条件与致病菌特定行为之间的定量关系。传统模型得到的预测结果多为确定性的点估计，但由于可变性的存在，病原体的实际行为通常是一个特定的范围，而不是一个单一的确定值，这使得在复杂环境中很难准确预测[6]。反向传播（Backpropagation，BP）神经网络是由大量神经元作为基本处理单元组成，每个神经元通过接收来自其他n个神经元的信号来模拟神经冲突过程，这些信号通过加权连接传输，将接收到的总输入值与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数对输出信号进行处理。对于输入信号，必须传播到隐藏节点，隐藏节点的输出信息通过激活函数传播到输出节点，最后得到输出结果[7]。BP神经网络作为一种新的食品质量预测模型，具有自适应学习能力、大规模并行处理、适应性强、容错性高以及较强的处理性能，包括优化、模拟和控制等优点，是预测微生物学中一种新型的方式[8]，但BP神经网络是随机初始权值和阈值的。而基于飞蛾火焰优化（Moth-Flame Optimization，MFO）BP神经网络作为一种新型群智能优化算法，算法并行优化能力强，总体特性好，具有收敛速度快、结构简单等优点，能够广泛探索搜索空间，还可以通过找到神经网络最佳的权值和阈值[9]，是一种比较理想的预测模型，MFO优化BP神经网络流程如图1所示。目前，BP神经网络已广泛应用于食品种类和质量的分类、元素含量检测和风险管理等方面[10−11]，且大量研究只采取单一的传统预测模型或BP神经网络来进行预测[12−13]，通过算法优化BP神经网络并将其预测准确性与单一BP神经网络进行比较的研究较少。因此，通过比较BP神经网络和MFO优化BP神经网络对冷鲜肉品质预测中的准确性，并选择合适的模型进行应用，对产品具有重要价值[14−16]。
基于上述背景，本研究通过对冷鲜肉进行表面灭菌再接种松鼠葡萄球菌，探究贮藏温度对冷鲜肉品质的影响。根据数据相关性分析，选择关键指标利用BP神经网络和MFO优化BP神经网络来构建冷鲜肉贮藏期间品质的预测模型，并验证该模型的有效性，为快速准确地预测冷鲜肉在贮藏过程中的品质提供方法和支持，从而对肉类的品质安全进行评价和预测。
1. 材料与方法
1.1 材料与仪器
新鲜里脊猪肉 湖南省长沙市步步高超市；松鼠葡萄球菌 从冷鲜肉中分离筛选；乙腈 色谱纯，美国天地试剂公司；8种生物胺标准品 CATO佳途科技股份有限公司；LB培养基 青岛海博生物技术有限公司；氯化钠、硼酸、氢氧化铵、三氯乙酸、盐酸、甲基红、亚甲基蓝、丙酮、氧化镁、氢氧化钠、高氯酸、碳酸氢钠、乙丹磺酰 分析纯，上海国药集团化学试剂有限公司。
ZYS-50B智能水分含量测定仪 湘仪天平仪器设备有限公司；NR200色差仪 深圳市三恩时科技有限公司；PHS-3E pH计 上海仪电科学仪器股份有限公司；Agilent 1260 InfinityII高效液相色谱仪 安捷伦科技有限公司。
1.2 实验方法
1.2.1 菌悬液的制备
将样品进行梯度稀释，选取适宜的浓度涂布于MSA（甘露醇琼脂培养基），37 ℃培养48 h，之后根据形态差异挑选不同的单菌落于选择性培养基上进行纯化。再用细菌基因组DNA提取试剂盒提取菌株的DNA，以16S rDNA为模板进行PCR扩增，再将PCR产物送测序公司进行测序，并将结果与美国国家生物技术信息中心（NCBI）菌种信息进行BLAST分析，完成菌种鉴定。综合分析分离与鉴定的菌株，松鼠葡萄球菌对冷却肉的食用品质或安全影响较大，因此，本试验选择机会性食源性病原微生物松鼠葡萄球菌作为研究对象。
将纯化的松鼠葡萄球菌在LB培养基斜面上进行平板划线，于37 ℃培养48 h。挑取单个菌落接种于50 mL的LB液体培养基中培养8 h左右，再吸取0.5 mL于100 mL LB液体培养基中扩大培养，使菌液浓度达到106 CFU/mL时，取10 mL菌液以5000 r/min的速度离心15 min，弃去上清液，将菌体沉淀经500 mL无菌生理盐水将细菌沉淀物稀释成菌悬液，用于接种无菌肉，使肉初始接种量达到3~3.5 lg（CFU/g）。
1.2.2 样品制备
将新鲜里脊猪肉分割成100 g左右，悬浮于无菌水中1 min，沥干水分并用75%酒精棉将肉表面进行擦拭，再用紫外灭菌照射10 min，随后将整块肉浸入菌悬液中30 s接种，之后将样品进行无菌托盘包装，以未接种松鼠葡萄球菌的新鲜里脊无菌猪肉为对照组，分别置于0、4和25 ℃环境中进行贮藏，每隔48 h进行一次取样测定，共贮藏18 d，检测指标为菌落总数、挥发性盐基氮（TVB-N）、pH、水分含量、色度、生物胺。
1.2.3 菌落总数的测定
按照GB 4789.2-2022《食品微生物学检验菌落总数测定》执行。
1.2.4 挥发性盐基氮（TVB-N）的测定
按照GB 5009.228-2016《食品中挥发性盐基氮的测定》执行。
1.2.5 pH的测定
按照GB 5009.237-2016《食品pH值的测定》执行。
1.2.6 水分含量的测定
按照GB 5009.3-2016《食品中水分的测定》执行。
1.2.7 色度的测定
根据文献[17]，使用色差仪测定其色差值L*、a*和b*，每次测量前用白板对色差计进行校正。
1.2.8 生物胺的测定
根据文献[18]，标准曲线的制作：称取生物胺标准品各50 mg，用0.4 mol/L高氯酸为溶剂定容至50 mL，分别稀释为1、0.5、0.4、0.25、0.125、0.1 mg/mL标准混合液。分别取1 mL标准混合液于5 mL容量瓶中，加入2 mol/L的NaOH溶液200 μL、饱和NaHCO3溶液300 μL、含10 mg/mL丙酮的DNS-Cl溶液2 mL，40 ℃水浴衍生45 min，之后加入100 μL氨水，最后用乙腈定容。在上机检测之前过0.22 μm有机滤膜。高效液相色谱条件：色谱柱：SHIMADZU C18-AQ；流动相A：水；流动相B：乙腈；进样量20 μL；流速0.9 mL/min；柱温35 ℃；紫外检测波长254 nm。梯度洗脱程序如表1所示。
表 1 HPLC 测定生物胺梯度洗脱程序Table 1. Determination of biogenic amines gradient elution procedure by HPLC时间（min） A（%） B（%） 0 35 65 5 25 75 20 0 100 24 0 100 25 35 65 30 35 65 1.2.9 BP神经网络及算法优化MFO-BP神经网络模型的建立
利用MATLAB对BP神经网络及MFO算法优化BP神经网络进行训练建模。为了提高BP神经网络的预测精度，在输入层和输出层分别采用tansig和purelin函数作为激活函数[10]。BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的建立包含两个输入层（贮藏温度和贮藏时间）和两个输出层（菌落总数和TVB-N含量），通过经验方程和试错法[19]，确定隐藏层神经元的个数为12，模拟冷鲜肉在不同贮藏温度下的品质变化。为了减少输入样本数据的范围变化，提高模型的稳定性和准确性，数据在通过输入层前应通过mapminmax函数进行归一化，之后使用统计方法来评估BP神经网络及MFO优化BP神经网络的预测性能。
1.3 数据处理
使用IBM SPSS Statistics 26软件进行统计分析，用Origin2021软件绘图，并使用MATLAB软件建立BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型。数据为3次重复试验的平均值，以平均数±标准差表示，P<0.05表示差异显著。
2. 结果与分析
2.1 贮藏温度对冷鲜肉菌落总数的影响
菌落总数是评价肉品质量的重要指标，当菌落总数>6 lg（CFU/g）时，即肉超过二级鲜度，达到了腐败标准[20]。如图2所示，在贮藏过程中，菌落总数随着时间延长呈上升趋势，接种微生物样品在贮藏温度为25 ℃时，菌落总数在贮藏第2 d达到7.45 lg（CFU/g），即肉已超过二级鲜度。4 ℃组则在贮藏第6 d超过6 lg（CFU/g）。而0 ℃组直到第18 d才达到腐败标准，为6.25 lg （CFU/g）。当贮藏结束时，接种微生物样品在0、4和25 ℃各组冷鲜肉菌落总数分别达到了6.25、7.89、9.60 lg（CFU/g），其对照组分别为4.40、4.63、8.45 lg（CFU/g），不同贮藏温度下冷鲜肉中菌落总数的变化具有显著性差异（P<0.05），与对照相比，接种微生物冷鲜肉中的菌落总数含量相对较高。贮藏温度越高，菌落总数增殖越快，这与林建城等[21]、靳玉龙等[22]研究一致。
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2.2 贮藏温度对冷鲜肉挥发性盐基氮含量的影响
挥发性盐基氮（TVB-N）为肉中蛋白质在内源酶和微生物的作用下分解产生的氨、二甲胺、三甲胺等含氮挥发性物质的总和，是判定鲜肉新鲜度的重要指标。通过查找国标和文献可知，当TVB-N值超过15 mg/100 g时为变质肉[20]。如图3所示，冷鲜肉在贮藏过程中的TVB-N值随时间的延长呈上升趋势。接种微生物样品在贮藏温度为25 ℃时冷鲜肉于第2 d达到18.48 mg/100 g，已为变质肉，而对照组在第4 d才超过15 mg/100 g。接种微生物样品在4、0 ℃组冷鲜肉TVB-N值分别在第6 d和第12 d达到变质肉标准，且4、0 ℃对照组分别在第10 d、第14 d才达到腐败标准。由此可得，不同贮藏温度下冷鲜肉中TVB-N的含量具有显著性差异，且温度越高，酶和微生物的作用强度越大，蛋白质降解速度就越快，从而产生更多的碱性含氮物质，导致TVB-N值增加[23−24]。
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图 3 贮藏温度对冷鲜肉TVB-N含量的影响Figure 3. Effect of storage temperature on TVB-N content of chilled meat2.3 贮藏温度对冷鲜肉pH的影响
pH也是评价肉质的一个重要指标，冷鲜肉的一级鲜度pH为5.8~6.2，二级鲜度pH为6.3~6.6，而变质肉的pH则达到6.7以上[20]。如图4所示，pH随时间延长呈先下降后上升的趋势。贮藏结束时，接种微生物样品25 ℃组的pH为6.87，已达到腐败，而对照组的为6.61，肉达到二级鲜度；接种微生物样品4 ℃组的pH为6.25，仍保持在一级鲜度与二级鲜度之间，而对照组的为6.08，保持在一级鲜度；接种微生物样品0 ℃组的pH均保持在一级鲜度。其主要原因是，动物屠宰后，由于氧气不足，肌糖原在糖酵解酶的作用下进行无氧呼吸，产生乳酸、丙酮酸等，使pH降低[25]；在贮藏后期，由于肌肉纤维中的蛋白质水解降解，肉中的蛋白质、氨基酸及其他含氮化合物被内源酶和微生物分解，产生碱性物质，导致pH升高[26−27]，且不同贮藏温度条件下冷鲜肉的pH具有显著性差异（P<0.05），温度越高，对冷鲜肉的pH影响越大。
2.4 贮藏温度对冷鲜肉水分含量的影响
肉的水分含量与肉的新鲜度之间存在一定关系，按GB18394-2020规定新鲜肉水分含量应≤77%。如图5所示，冷鲜肉水分含量随贮藏时间延长整体都在71%~74%之间变化，无显著差异（P>0.05）。但由于肉品自身性质及微生物作用会影响肉样的最终水分含量[28]，因此，基于水分含量判断肉类新鲜度的方法仍有待探索。
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图 5 贮藏温度对冷鲜肉水分含量的影响Figure 5. Effect of storage temperature on moisture content of chilled meat2.5 贮藏温度对冷鲜肉色泽的影响
色泽也是表示肉新鲜度的重要指标[29−30]。由图6可得，冷鲜肉的L*随时间延长逐渐增加。其中，4、0 ℃条件下L*变化趋势比较缓慢，而25 ℃条件下肉样的L*值上升最快，但在不同贮藏温度下冷鲜肉中色泽的变化具有显著性差异（P<0.05）。在贮藏18 d的过程中，第18 d时L*值达到最大值。L*增加是受蛋白溶解、汁液流失的影响，使冷鲜肉颜色逐渐变浅[31]。a*值和L*值的变化趋势一致，在25 ℃贮藏条件下，a*值上升较快。a*增加是贮藏初期，新鲜肉表面逐渐渗透一部分氧气，肉中肌红蛋白血红素会形成氧合肌红蛋白，且贮藏过程较短，才使肉呈鲜红色。b*值和pH变化趋势一致，也许是由于pH的变化引起蛋白质结构改变所致，蛋白质发生氧化会导致色素的结构改变和颜色褪色，还会与食品中的金属离子形成螯合物，促进金属离子催化引发的色素氧化反应，加速食品色泽的劣变。还可能是肌红蛋白中的亚铁离子（Fe2+）氧化成高铁离子（Fe3+）[32−33]。在贮藏后期，样品表面逐渐变黄，并产生大量粘液，这与b*值的增加是一致的，且温度越高，变化越明显。
2.6 贮藏温度对冷鲜肉生物胺含量的影响
生物胺是一种碱性有机含氮化合物，主要由微生物氨基酸脱羧酶作用于氨基酸脱羧而生成[34]。其生物胺含量的变化可反映冷鲜肉的腐败过程，当生物胺达到较高水平时，会产生毒性作用[35−36]。
2.6.1 生物胺标准曲线的绘制
生物胺混合标准品的HPLC色谱图如图7所示，在30 min内分离出8种生物胺标准品，并能确定其保留时间，表明该方法可以有效地分离和检测生物胺。线性回归方程和决定系数见表2。
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图 7 生物胺混合标准品的HPLC色谱图注：1-色胺；2-苯乙胺；3-腐胺；4-尸胺；5-组胺；6-略胺；7-亚精胺；8-精胺。Figure 7. HPLC chromatogram of biogenic amines mixed standards表 2 生物胺的回归方程和决定系数Table 2. Regression equations and determination coefficients for biogenic amines生物胺 出峰时间（min） 回归方程 R2 色胺 8.85 y=22.697x−19.516 0.9999 苯乙胺 10.38 y=24.910x+11.043 0.9998 腐胺 11.38 y=34.063x+103.03 0.9998 尸胺 12.43 y=40.219x+10.992 0.9998 组胺 13.17 y=50.132x−17.824 0.9999 酪胺 18.72 y=40.476x+6.2351 0.9998 亚精胺 20.43 y=56.017x−17.544 0.9999 精胺 27.44 y=45.121x+6.3264 0.9999 2.6.2 生物胺含量（尸胺、腐胺、精胺）的变化
由图8可知，在贮藏过程中，样品中尸胺含量的变化随着时间的延长而显著增加。不同贮藏温度下冷鲜肉中尸胺含量变化具有一定差异。在贮藏前期温度为0 ℃时，检测不到尸胺，4 ℃和25 ℃条件下，冷鲜肉尸胺含量逐渐增加。贮藏结束时，接种微生物样品中尸胺含量在0、4和25 ℃条件下分别达到12.96、167.72、547.90 mg/kg，不同贮藏温度下尸胺含量显著增加（P<0.05）。腐胺含量的变化与尸胺含量变化趋势一致，随时间的延长呈上升趋势。接种微生物样品在贮藏温度为25 ℃时，腐胺的含量第2 d达到47.14 mg/kg，而温度为4 ℃时，则第10 d才检测到腐胺，为36.75 mg/kg。当贮藏结束时，接种微生物样品腐胺含量在4、25 ℃条件下分别达到98.20、338.95 mg/kg，具有显著性差异（P<0.05）。温度为0 ℃时，由于贮藏温度较低未检测到腐胺。与对照相比，接种微生物样品中腐胺含量相对较高。精胺含量随着贮藏天数增加呈先增高后降低的变化趋势，整体都在20~60 mg/kg之间变化。研究表明精胺是新鲜肉中天然存在的生物胺，与肉品的腐败变质无关[37]，且不同贮藏温度下样品之间差异不显著（P>0.05），与杨春婷等[34]研究相似。因此，精胺不能作为评价冷鲜肉新鲜度的指标。
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图 8 贮藏温度对冷鲜肉尸胺、腐胺、精胺含量的影响Figure 8. Effect of storage temperature on the content of cadaverine, putrescine and spermine in chilled meat2.6.3 生物胺含量（色胺、组胺、酪胺）的变化
腐胺、尸胺和酪胺是肉中腐败特征性生物胺，因此这三种胺常被用作评价肉类新鲜度的指标[38]。由图9可知，当贮藏温度为25 ℃时，样品中色胺、组胺和酪胺含量随时间延长呈逐渐上升趋势。当贮藏结束时，接种微生物样品中色胺、组胺和酪胺含量分别为73.58、88.20、158.45 mg/kg，而对照组的含量分别为56.36、74.40、133.07 mg/kg，与对照相比，接种微生物样品中色胺、组胺和酪胺的含量显著增加（P<0.05）。通过对8种生物胺含量的检测发现，当贮藏温度为0 ℃时，只检测到尸胺和精胺的含量；温度为4 ℃时，只检测到尸胺、腐胺和精胺的含量；而温度为25 ℃时，检测到了尸胺、腐胺、精胺、色胺、组胺和酪胺的含量，说明贮藏温度越低，越不容易产生生物胺，温度越高，冷鲜猪中生物胺的含量越高。
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图 9 贮藏温度为25 ℃条件下冷鲜肉色胺、组胺、酪胺含量的变化注：小写字母不同表示25 ℃条件下，同一贮藏时间接种组与对照组数值存在显著性差异（P<0.05）。Figure 9. Changes in tryptamine, histamine and tyramine contents of chilled meat at storage temperature of 25℃2.6.4 生物胺含量总量的变化
食品中的生物胺总量超过1000 mg/kg会对人体造成损害[39]。由图10可知，不同贮藏温度下冷鲜肉中生物胺总量的变化具有显著性差异，当贮藏温度为25 ℃时，微生物接种的冷鲜肉在贮藏第16 d的生物胺总量超过1000 mg/kg，其余在贮藏18 d内均低于1000 mg/kg。与对照相比，接种微生物冷鲜肉中生物胺的含量相对较高，其接种微生物会加速肉质腐败。
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图 10 贮藏温度对冷鲜肉生物胺总量的影响Figure 10. Effect of storage temperature on total biogenic amines in chilled meat2.7 各指标的相关性分析
皮尔逊积矩相关系数通常用来反映两个随机变量之间的相关密切程度。如表3、表4、表5所示，在不同贮藏温度下，冷鲜肉品质指标除水分含量、精胺和b*外的各项指标均呈极显著相关（P<0.01），贮藏温度为25 ℃条件下的Pearson相关系数较高，其相关性较强。其中，菌落总数、TVB-N、尸胺、腐胺、L*和a*与各指标的相关系数均在0.9左右，色泽虽是冷鲜肉新鲜度的重要评价指标，但肉的腐败变质不能单凭色泽这一指标来评价，并且色泽在测定时因其主观性对结果的影响较大，还由于贮藏温度为0 ℃和4 ℃时，有些生物胺未能检测出来，且通过相关系数的大小综合得出菌落总数和TVB-N是冷鲜肉腐败变质的主要原因。因此，选择菌落总数和TVB-N为关键指标来构建不同贮藏温度下冷鲜肉品质的预测模型。
表 3 贮藏温度为0 ℃下冷鲜肉各指标的皮尔逊相关系数Table 3. Pearson's correlation coefficients for each index of chilled meat at storage temperature of 0 ℃指标 菌落总数 TVB-N pH 水分含量 尸胺 精胺 L* a* b* 菌落总数 1 0.968** 0.845** −0.586 0.948** 0.709* 0.963** 0.960** 0.375 TVB-N 1 0.925** −0.347 0.974** 0.734* 0.994** 0.988** 0.390 pH 1 −0.171 0.878** 0.512 0.807** 0.907** 0.673 水分含量 1 −0.363 −0.406 −0.405 −0.398 0.194 尸胺 1 0.735* 0.833** 0.842** 0.313 精胺 1 0.738* 0.695* −0.135 L* 1 0.840** 0.348 a* 1 0.409 b* 1 注：**表示在0.01水平显著相关，*表示在0.05水平显著相关；表4~表5同。 表 4 贮藏温度为4 ℃下冷鲜肉各指标的皮尔逊相关系数Table 4. Pearson's correlation coefficients of the indicators of chilled meat at a storage temperature of 4 ℃指标 菌落总数 TVB-N pH 水分含量 尸胺 精胺 腐胺 L* a* b* 菌落总数 1 0.982** 0.785** −0.496 0.951** 0.334 0.909** 0.939** 0.936** 0.606 TVB-N 1 0.873** −0.382 0.975** 0.203 0.910** 0.981** 0.976** 0.715* pH 1 0.029 0.894** −0.038 0.911** 0.902** 0.915** 0.901** 水分含量 1 −0.253 −0.200 −0.063 −0.335 −0.249 −0.026 尸胺 1 0.267 0.906** 0.915** 0.939** 0.761* 精胺 1 −0.070 0.065 0.147 −0.330 腐胺 1 0.906** 0.921** 0.731* L* 1 0.863** 0.715* a* 1 0.712* b* 1 表 5 贮藏温度为25 ℃下冷鲜肉各指标的皮尔逊相关系数Table 5. Pearson's correlation coefficients of the indicators of chilled meat at a storage temperature of 25 ℃指标 菌落总数 TVB-N pH 水分含量 尸胺 精胺 腐胺 酪胺 组胺 色胺 L* a* b* 菌落总数 1 0.974** 0.835** −0.576 0.953** −0.234 0.936** 0.697 0.840** 0.878** 0.929** 0.804** 0.716 TVB-N 1 0.899** −0.406 0.988** −0.601 0.969** 0.914** 0.988** 0.984** 0.972** 0.974** 0.784** pH 1 −0.077 0.912** −0.721* 0.856** 0.920** 0.921** 0.878** 0.912** 0.924** 0.913** 水分含量 1 −0.372 −0.235 −0.420 −0.322 −0.358 −0.368 −0.321 −0.300 0.071 尸胺 1 −0.688* 0.951** 0.921** 0.954** 0.941** 0.954** 0.950** 0.729* 精胺 1 −0.669 −0.765** −0.689* −0.639* −0.727* −0.705* −0.736* 腐胺 1 0.913** 0.928** 0.902* 0.916** 0.926** 0.728* 酪胺 1 0.826** 0.852** 0.821** 0.834** 0.723* 组胺 1 0.872** 0.894** 0.871** 0.848** 色胺 1 0.733* 0.833** 0.842** L* 1 0.734* 0.732* a* 1 0.724* b* 1 2.8 BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的建立
通过对各指标的相关性分析可知，菌落总数和TVB-N是构建冷鲜肉品质预测模型最重要的指标。利用MATLAB对BP神经网络及MFO算法优化BP神经网络进行训练建模，模型的建立包含两个输入层（贮藏温度和贮藏时间）和两个输出层（菌落总数、TVB-N含量）。由于贮藏温度对冷鲜肉品质的影响较大，因此该模型的构建可以准确有效地预测不同贮藏温度下冷鲜肉品质的变化规律。将冷鲜肉在0、4和25 ℃贮藏过程中菌落总数和TVB-N含量变化的实验数据分别输入BP神经网络和MFO优化BP神经网络进行训练。结果如图11和图12所示，模型训练结果表明，与BP神经网络相比，MFO优化BP神经网络模型在不同贮藏温度下冷鲜肉菌落总数和TVB-N的实际值更接近预测值，且通过MFO优化后的预测结果更好。
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图 11 菌落总数实际值和模型预测值的对比结果Figure 11. Comparison of the actual values of total colony count and the predicted values of the model![]()
图 12 TVB-N实际值和模型预测值的对比结果Figure 12. Comparison results between actual TVB-N values and model predictions通过BP神经网络训练，如图13所示，指标菌落总数在整个训练集、测试集和验证集的相关系数分别为0.95576、0.92574和0.9402，而通过MFO优化BP神经网络训练后，整个训练集、测试集和验证集的相关系数分别为0.97539、0.98036和0.9587，总体得出，MFO优化BP神经网络训练后的R值更接近于1，表明模型拟合效果更好。同理，从图14可以看出，指标TVB-N在整个训练过程中，MFO优化BP神经网络训练后的训练集、测试集和验证集的R值均高于BP神经网络训练后的R值，其拟合效果更好。结果表明，建立的BP神经网络模型不存在欠拟合状态[13]，且通过MFO优化BP神经网络训练后的模型与实验数据拟合度更高，其拟合效果更好，并具有更好的准确性和稳定性。
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图 13 菌落总数的BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的训练及拟合结果注：A为BP神经网络模型的训练及拟合结果，B为MFO-BP神经网络模型的训练及拟合结果；图14同。Figure 13. Training and fitting results of BP neural network and MFO optimised BP neural network model for colony counts![]()
图 14 TVB-N的BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的训练及拟合结果Figure 14. Training and fitting results of BP neural network and MFO optimised BP neural network model for TVB-N2.9 BP神经网络及MFO-BP神经网络模型的验证
为进一步比较两个模型的准确性和拟合效果，采用均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）、均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）对模型进行验证[40−41]。RMSE是表示预测值与真实值之间的平均偏差程度，RMSE越小，模型预测越准确。MSE是参数估计值与真值之差平方的期望值，MSE的值越小，说明预测更精确。MAE即误差绝对值的平均值，可以准确反映实际预测误差的大小，评估真实值和预测值的偏离程度，MAE值越小，说明模型质量越好，预测越准确。从表6和表7中可以看出，在不同贮藏温度下，MFO算法优化BP神经网络训练的RMSE、MSE和MAE值与BP神经网络模型相比相对较小，其模型拟合度更好，模型更准确。由于单一的BP神经网络是随机初始权值和阈值的，通过MFO算法优化BP神经网络可以找到网络最佳的权值和阈值，模型预测会更加准确。综上所述，MFO算法优化BP神经网络优于单一的BP神经网络模型，在不同贮藏温度下冷鲜肉菌落总数和TVB-N的实际值更接近预测值，在整个贮藏期内具有更好的预测性能，且预测精度相对较高。因此，MFO算法优化BP神经网络可用于预测冷鲜肉在贮藏过程中品质的变化规律。
表 6 菌落总数的BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的评价Table 6. Evaluation of BP neural network and MFO optimised BP neural network models for colony counts预测模型 模型的评价/误差 0 ℃ RMSE 0 ℃ MSE 0 ℃ MAE 4 ℃ RMSE 4 ℃ MSE 4 ℃ MAE 25 ℃ RMSE 25 ℃ MSE 25 ℃ MAE BP神经网络 0.2564 0.0658 0.1865 0.4337 0.1881 0.3606 0.7893 0.6230 0.5738 MFO-BP神经网络 0.0969 0.0094 0.0683 0.1432 0.0205 0.1100 0.3499 0.1224 0.2478 表 7 TVB-N的BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的评价Table 7. Evaluation of BP neural network and MFO optimised BP neural network models for TVB-N预测模型 模型的评价/误差 0 ℃ RMSE 0 ℃ MSE 0 ℃ MAE 4 ℃ RMSE 4 ℃ MSE 4 ℃ MAE 25 ℃ RMSE 25 ℃ MSE 25 ℃ MAE BP神经网络 0.7628 0.5818 0.6669 2.8053 7.8696 2.1054 4.7867 22.9122 3.6359 MFO-BP神经网络 0.3241 0.1050 0.2605 0.4095 0.1677 0.2799 1.2210 1.4908 1.0242 3. 结论
通过研究不同贮藏温度（0、4和25 ℃）下冷鲜肉品质的变化规律。结果表明，不同贮藏温度下冷鲜肉的菌落总数、pH、TVB-N、色泽和生物胺含量变化速率不一致，且温度越高，冷鲜肉变质越快。通过分析利用特征指标菌落总数和TVB-N为训练数据，基于BP神经网络和MFO优化BP神经网络构建不同贮藏温度下冷鲜肉品质的预测模型。结果显示，MFO优化BP神经网络的预测结果要优于单一的BP神经网络模型，指标菌落总数和TVB-N通过MFO算法优化训练后的R值更接近于1，且优化后的RMSE、MSE和MAE值相对较小，其模型拟合度更好，准确率更高。因此，MFO优化BP神经网络可用于预测冷鲜肉在贮藏过程中品质的变化规律，是一种较为理想的预测模型。
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图 3 贮藏温度对冷鲜肉TVB-N含量的影响
Figure 3. Effect of storage temperature on TVB-N content of chilled meat
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图 5 贮藏温度对冷鲜肉水分含量的影响
Figure 5. Effect of storage temperature on moisture content of chilled meat
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图 7 生物胺混合标准品的HPLC色谱图
注：1-色胺；2-苯乙胺；3-腐胺；4-尸胺；5-组胺；6-略胺；7-亚精胺；8-精胺。
Figure 7. HPLC chromatogram of biogenic amines mixed standards
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图 8 贮藏温度对冷鲜肉尸胺、腐胺、精胺含量的影响
Figure 8. Effect of storage temperature on the content of cadaverine, putrescine and spermine in chilled meat
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图 9 贮藏温度为25 ℃条件下冷鲜肉色胺、组胺、酪胺含量的变化
注：小写字母不同表示25 ℃条件下，同一贮藏时间接种组与对照组数值存在显著性差异（P<0.05）。
Figure 9. Changes in tryptamine, histamine and tyramine contents of chilled meat at storage temperature of 25℃
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图 10 贮藏温度对冷鲜肉生物胺总量的影响
Figure 10. Effect of storage temperature on total biogenic amines in chilled meat
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图 11 菌落总数实际值和模型预测值的对比结果
Figure 11. Comparison of the actual values of total colony count and the predicted values of the model
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图 12 TVB-N实际值和模型预测值的对比结果
Figure 12. Comparison results between actual TVB-N values and model predictions
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图 13 菌落总数的BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的训练及拟合结果
注：A为BP神经网络模型的训练及拟合结果，B为MFO-BP神经网络模型的训练及拟合结果；图14同。
Figure 13. Training and fitting results of BP neural network and MFO optimised BP neural network model for colony counts
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图 14 TVB-N的BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的训练及拟合结果
Figure 14. Training and fitting results of BP neural network and MFO optimised BP neural network model for TVB-N
表 1 HPLC 测定生物胺梯度洗脱程序
Table 1 Determination of biogenic amines gradient elution procedure by HPLC
时间（min） A（%） B（%） 0 35 65 5 25 75 20 0 100 24 0 100 25 35 65 30 35 65 
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表 2 生物胺的回归方程和决定系数
Table 2 Regression equations and determination coefficients for biogenic amines
生物胺 出峰时间（min） 回归方程 R2 色胺 8.85 y=22.697x−19.516 0.9999 苯乙胺 10.38 y=24.910x+11.043 0.9998 腐胺 11.38 y=34.063x+103.03 0.9998 尸胺 12.43 y=40.219x+10.992 0.9998 组胺 13.17 y=50.132x−17.824 0.9999 酪胺 18.72 y=40.476x+6.2351 0.9998 亚精胺 20.43 y=56.017x−17.544 0.9999 精胺 27.44 y=45.121x+6.3264 0.9999
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表 3 贮藏温度为0 ℃下冷鲜肉各指标的皮尔逊相关系数
Table 3 Pearson's correlation coefficients for each index of chilled meat at storage temperature of 0 ℃
指标 菌落总数 TVB-N pH 水分含量 尸胺 精胺 L* a* b* 菌落总数 1 0.968** 0.845** −0.586 0.948** 0.709* 0.963** 0.960** 0.375 TVB-N 1 0.925** −0.347 0.974** 0.734* 0.994** 0.988** 0.390 pH 1 −0.171 0.878** 0.512 0.807** 0.907** 0.673 水分含量 1 −0.363 −0.406 −0.405 −0.398 0.194 尸胺 1 0.735* 0.833** 0.842** 0.313 精胺 1 0.738* 0.695* −0.135 L* 1 0.840** 0.348 a* 1 0.409 b* 1 注：**表示在0.01水平显著相关，*表示在0.05水平显著相关；表4~表5同。
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表 4 贮藏温度为4 ℃下冷鲜肉各指标的皮尔逊相关系数
Table 4 Pearson's correlation coefficients of the indicators of chilled meat at a storage temperature of 4 ℃
指标 菌落总数 TVB-N pH 水分含量 尸胺 精胺 腐胺 L* a* b* 菌落总数 1 0.982** 0.785** −0.496 0.951** 0.334 0.909** 0.939** 0.936** 0.606 TVB-N 1 0.873** −0.382 0.975** 0.203 0.910** 0.981** 0.976** 0.715* pH 1 0.029 0.894** −0.038 0.911** 0.902** 0.915** 0.901** 水分含量 1 −0.253 −0.200 −0.063 −0.335 −0.249 −0.026 尸胺 1 0.267 0.906** 0.915** 0.939** 0.761* 精胺 1 −0.070 0.065 0.147 −0.330 腐胺 1 0.906** 0.921** 0.731* L* 1 0.863** 0.715* a* 1 0.712* b* 1
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表 5 贮藏温度为25 ℃下冷鲜肉各指标的皮尔逊相关系数
Table 5 Pearson's correlation coefficients of the indicators of chilled meat at a storage temperature of 25 ℃
指标 菌落总数 TVB-N pH 水分含量 尸胺 精胺 腐胺 酪胺 组胺 色胺 L* a* b* 菌落总数 1 0.974** 0.835** −0.576 0.953** −0.234 0.936** 0.697 0.840** 0.878** 0.929** 0.804** 0.716 TVB-N 1 0.899** −0.406 0.988** −0.601 0.969** 0.914** 0.988** 0.984** 0.972** 0.974** 0.784** pH 1 −0.077 0.912** −0.721* 0.856** 0.920** 0.921** 0.878** 0.912** 0.924** 0.913** 水分含量 1 −0.372 −0.235 −0.420 −0.322 −0.358 −0.368 −0.321 −0.300 0.071 尸胺 1 −0.688* 0.951** 0.921** 0.954** 0.941** 0.954** 0.950** 0.729* 精胺 1 −0.669 −0.765** −0.689* −0.639* −0.727* −0.705* −0.736* 腐胺 1 0.913** 0.928** 0.902* 0.916** 0.926** 0.728* 酪胺 1 0.826** 0.852** 0.821** 0.834** 0.723* 组胺 1 0.872** 0.894** 0.871** 0.848** 色胺 1 0.733* 0.833** 0.842** L* 1 0.734* 0.732* a* 1 0.724* b* 1
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表 6 菌落总数的BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的评价
Table 6 Evaluation of BP neural network and MFO optimised BP neural network models for colony counts
预测模型 模型的评价/误差 0 ℃ RMSE 0 ℃ MSE 0 ℃ MAE 4 ℃ RMSE 4 ℃ MSE 4 ℃ MAE 25 ℃ RMSE 25 ℃ MSE 25 ℃ MAE BP神经网络 0.2564 0.0658 0.1865 0.4337 0.1881 0.3606 0.7893 0.6230 0.5738 MFO-BP神经网络 0.0969 0.0094 0.0683 0.1432 0.0205 0.1100 0.3499 0.1224 0.2478
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表 7 TVB-N的BP神经网络及MFO优化BP神经网络模型的评价
Table 7 Evaluation of BP neural network and MFO optimised BP neural network models for TVB-N
预测模型 模型的评价/误差 0 ℃ RMSE 0 ℃ MSE 0 ℃ MAE 4 ℃ RMSE 4 ℃ MSE 4 ℃ MAE 25 ℃ RMSE 25 ℃ MSE 25 ℃ MAE BP神经网络 0.7628 0.5818 0.6669 2.8053 7.8696 2.1054 4.7867 22.9122 3.6359 MFO-BP神经网络 0.3241 0.1050 0.2605 0.4095 0.1677 0.2799 1.2210 1.4908 1.0242
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