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—— 中国食品杂志社
基于近红外光谱技术结合机器学习算法，系统评估不同发酵剂对萨拉米香肠成熟过程中理化品质的影响，建立基于近红外光谱结合机器学习模型的萨拉米香肠成熟关键理化指标无损检测方法。设置不同复配发酵剂组（含戊糖片球菌、干酪乳杆菌、肠膜明串珠菌、木糖葡萄球菌等菌种组合），对所得发酵香肠的pH值、水分含量、水分活度（water activity，aw）、色差值（ΔE）、弹性指数等理化性质进行动态监测，结合近红外光谱技术构建偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）、随机森林和极限学习机（extreme learning machine，ELM）3 种预测模型，对比分析全波段、主成分分析（principal component analysis，PCA）和回归系数（regression coefficient，RC）3 种数据输入方式的预测能力。结果表明：1）添加发酵剂戊糖片球菌M10＋干酪乳杆菌M13＋肠膜明串珠菌＋木糖葡萄球菌所制得香肠的感官品质最优，在外观与色泽、组织状态、风味与滋味及总体可接受度方面均表现突出；2）近红外光谱可实现对aw、水分含量、ΔE及弹性指数的预测，而对pH值的预测精度较低（预测集决定系数（coefficient of determination of prediction set，Rp2）＝0.45）；3）特征提取方法能有效降低数据维度，在PCA结果中，PC1～PC5累计方差贡献率达98.86%，而RC法将全光谱波段（176 个）减少至10～25 个；4）关键指标最优预测模型分别为：PLSR-RC模型（aw：Rp2＝0.92，预测集均方误差（mean squared error of prediction，MSEP）＝0.02）、ELM-全波段模型（水分含量：Rp2＝0.92，MSEP＝2.56）及PLSR-全波段模型（ΔE和弹性指数的Rp2分别为0.71和0.83）。综上，复合发酵剂能显著提升香肠的理化性质与感官品质，而PLSR模型在近红外光谱数据分析中展现出最优的预测精度与稳定性，为发酵肉制品成熟度的快速检测提供了可靠的技术支持。
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