一种进口三文鱼产地混合鉴别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种进口三文鱼产地混合鉴别方法及系统，其中溯源方法包括步骤：采集不同国家的三文鱼样品，采集标准三文鱼样品的近红外光谱、δ

A mixed identification method and system for the origin of imported salmon

【技术实现步骤摘要】
一种进口三文鱼产地混合鉴别方法及系统
本专利技术涉及产地溯源领域，具体涉及一种进口三文鱼产地混合鉴别方法及系统。
技术介绍
三文鱼，具有经济价值的多达30多种。目前最常见的是三文鳟和金鳟两种鳟以及太平洋鲑、大西洋鲑、北极白点鲑、银鲑等四种鲑鱼。现今世界上三文鱼的出口国主要有挪威、瑞典、美国、智利、波兰、法国、英国、加拿大、俄罗斯等国家，出口量最大的是挪威。随着全球经济的发展和人民生活水平的不断提高，人们的饮食保健意识也日益增强，三文鱼因富含有益于人体健康的ω3脂酸(包括20碳5烯酸EPA、22碳6烯酸DHA和22碳5烯酸DPA)，且肉鲜美，深受消费者喜爱，市场需求不断扩大，目前已经成为我国水产品中贸易量最大的一个群体。我国进口的三文鱼种类主要有大西洋鲑以及一些太平洋鲑鱼(哲罗鱼、红鲑鱼、细鳞大马哈鱼)等，主要进口国是智利和挪威。食品市场的全球化使消费者更加关注食品的产地，与此同时，三文鱼作为高附加值的肉类，标明三文鱼产地的标签标识错误、标签造假、冒用地理标志所导致的三文鱼食品安全事件也常见报端，增加了公众对食品原产地认定的关注。我国《商标法》(修订)规定，原产地证明商标受法律保护，食品安全是三文鱼市场规则不可或缺的一部分,每一个市场参与者都应该尊法守法，注意食品安全。同时重视三文鱼的食品安全是维护三文鱼市场的正常秩序和公平竞争的需要、是维护消费者的利益的要求，是实现三文鱼商品价值的需要。除此之外传染病的出现也会严重威胁三文鱼产品的安全。当这些疫情爆发时，迅速准确地找到疫情源头并采取有效措施控制疫情的传播，有利于确保三文鱼的食品安全、也有利于保障人们的身体健康。我国政府是人民意旨的执行者和人民利益的捍卫者，其宗旨是为人民服务，其原则是对人民负责，政府十分重视食品安全问题。三文鱼作为市场流通性大的肉类，其食品安全问题关系到社会的各个方面，必须引起重视，防止出现食品安全事故。目前，对三文鱼的溯源多利用稳定同位素、近红外、电子舌和矿物元素等生物技术，以找出三文鱼原产地，排查可能会出现病害的三文鱼，预防食源性致病菌的传播。公开号为CN108489927A的专利技术专利公开了一种鱼类产地溯源方法，通过红外光谱仪采集鱼肉样本的光谱数据；将光谱数据导入到训练好的特征值训练模型，提取鱼肉产地的特征值；特征值作为BP神经网络的输入，BP神经网络对特征值进行分类，预测出鱼肉样本的产地；本专利技术还公开了一种电子设备、计算机可读存储介质及鱼类产地溯源装置；本专利技术使用DBN算法对鱼类的光谱数据进行学习，消除不相关和无效的光谱信息，将学习后的特征值作为BP神经网络的输入来匹配鱼类识别模型，具有较高的去噪能力，同时能够避免BP神经网络的初值随机选定和参数选取不合适导致的局部最优等问题；整体上，本专利技术所提供的鱼类产地溯源方法能进一步提高鱼类产地识别的准确性。上述溯源方法只能对普通鱼类进行溯源，而不能基于三文鱼的特征对三文鱼进行溯源。三文鱼的特性与普通鱼类完全不同，因此现有的针对普通鱼的溯源方法不适用于进口三文鱼。此外，我国三文鱼大都依赖进口，三文鱼进口过程中受运输环境等差异较大，现有的溯源方法并没有排除三文鱼运输过程中的影响。进口三文鱼覆盖范围广，可能覆盖世界各地，当出现疾病等时，其影响更大。现有的三文鱼溯源方法都是采用单一的生物技术进行溯源，溯源精度低，不能有效结合多种溯源方法。因此，如何为进口三文鱼提供有效的溯源是本领域亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种进口三文鱼产地混合鉴别方法及系统。生成基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器，综合四个分类器的结果及排序位置判断进口三文鱼的产地。本专利技术针对进口三文鱼运输时间长、运输环境复杂等问题，提出了进口三文鱼产地混合鉴别的方法和系统，提高了进口三文鱼的溯源精度，同时适应了现有的进口三文鱼使用范围广的需求。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种进口三文鱼产地混合鉴别方法，包括步骤：S1、采集不同国家的三文鱼样品，对三文鱼样品进行粉碎、干燥处理，干燥完成后，对三文鱼样本进行研磨，利用固定大小的筛板进行过滤，再次进行干燥，得到标准的进口三文鱼样品；S2、利用红外光谱仪采集所述标准的进口三文鱼样品近红外光谱，所采集扫描的波数范围是8000-4000cm-1，分辨率为4cm-1，扫描的温度维持在25℃、湿度控制在保持稳定，每个样本的光谱扫描三次，对三次所采集的光谱数据求取平均值得到每个进口三文鱼样本的光谱数据；根据三文鱼样品近红外光谱的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口三文鱼样品近红外光谱数据；S3、利用同位素比率质谱仪检测所述标准的进口三文鱼样品中δ13C、δ18O、δ15N的值，每个样本利用同位素比率质谱仪检测三次，对三次所采集的同位素质谱数据求取平均值得到每个进口三文鱼样本的同位素质谱数据；根据三文鱼样品同位素质谱数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口三文鱼样品同位素质谱数据；S4、利用等离子质谱仪检测所述标准的进口三文鱼样品中Ca、Cl、Mg、P、K、Na、Cu、Fe、Se的含量，每个样本利用等离子质谱仪检测三次，对三次所采集的矿物元素数据求取平均值得到每个进口三文鱼样本的矿物元素数据；根据三文鱼样品同矿物元素数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口三文鱼样品矿物元素数据；S5、利用氨基酸分析仪检测所述标准的进口三文鱼样品中Asp、Thr、Ser、Glu、Gly、Ala、Cys、Val、Met、Ile、Leu、Tyr、Phe、Lys、His、Arg、Pro、Trp18种氨基酸含量，每个样本利用氨基酸分析仪检测三次，对三次所采集的氨基酸含量求取平均值得到每个进口三文鱼样本的氨基酸含量数据；根据三文鱼样品同矿物元素数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口三文鱼样品氨基酸数据；S6、建立支持向量机分类器，对所述进口三文鱼样品红外光谱数据、同位素质谱数据、矿物元素数据及氨基酸数据进行分割，选取1/n个样本数据作为测试集，其余样本数据为训练集，分别基于红外光谱数据、同位素质谱数据、矿物元素数据及氨基酸数据，不断对分类器进行训练，得到基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器；S7、交叉验证基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器的性能；S8、对所述基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器按照性能进行排序，根据性能排名赋予分类器相应的权重；S9、分别利用基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器对进口三文鱼进行检测，分别计算检测样本与各国家三文鱼的红外光谱数据、同位素质谱数据、矿物元素数据、氨基酸数据的相似度；S10本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种进口三文鱼产地混合鉴别方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、采集不同国家的三文鱼样品，对三文鱼样品进行粉碎、干燥处理，干燥完成后，对三文鱼样本进行研磨，利用固定大小的筛板进行过滤，再次进行干燥，得到标准的进口三文鱼样品；/nS2、利用红外光谱仪采集所述标准的进口三文鱼样品近红外光谱，所采集扫描的波数范围是8000-4000cm

【技术特征摘要】
1.一种进口三文鱼产地混合鉴别方法，其特征在于，包括步骤：
S1、采集不同国家的三文鱼样品，对三文鱼样品进行粉碎、干燥处理，干燥完成后，对三文鱼样本进行研磨，利用固定大小的筛板进行过滤，再次进行干燥，得到标准的进口三文鱼样品；
S2、利用红外光谱仪采集所述标准的进口三文鱼样品近红外光谱，所采集扫描的波数范围是8000-4000cm-1，分辨率为4cm-1，扫描的温度维持在25℃、湿度控制在保持稳定，每个样本的光谱扫描三次，对三次所采集的光谱数据求取平均值得到每个进口三文鱼样本的光谱数据；根据三文鱼样品近红外光谱的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口三文鱼样品近红外光谱数据；
S3、利用同位素比率质谱仪检测所述标准的进口三文鱼样品中δ13C、δ18O、δ15N的值，每个样本利用同位素比率质谱仪检测三次，对三次所采集的同位素质谱数据求取平均值得到每个进口三文鱼样本的同位素质谱数据；根据三文鱼样品同位素质谱数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口三文鱼样品同位素质谱数据；
S4、利用等离子质谱仪检测所述标准的进口三文鱼样品中Ca、Cl、Mg、P、K、Na、Cu、Fe、Se的含量，每个样本利用等离子质谱仪检测三次，对三次所采集的矿物元素数据求取平均值得到每个进口三文鱼样本的矿物元素数据；根据三文鱼样品同矿物元素数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口三文鱼样品矿物元素数据；
S5、利用氨基酸分析仪检测所述标准的进口三文鱼样品中Asp、Thr、Ser、Glu、Gly、Ala、Cys、Val、Met、Ile、Leu、Tyr、Phe、Lys、His、Arg、Pro、Trp18种氨基酸含量，每个样本利用氨基酸分析仪检测三次，对三次所采集的氨基酸含量求取平均值得到每个进口三文鱼样本的氨基酸含量数据；根据三文鱼样品同矿物元素数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口三文鱼样品氨基酸数据；
S6、建立支持向量机分类器，对所述进口三文鱼样品红外光谱数据、同位素质谱数据、矿物元素数据及氨基酸数据进行分割，选取1/n个样本数据作为测试集，其余样本数据为训练集，分别基于红外光谱数据、同位素质谱数据、矿物元素数据及氨基酸数据，不断对分类器进行训练，得到基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器；
S7、交叉验证基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器的性能；
S8、对所述基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器按照性能进行排序，根据性能排名赋予分类器相应的权重；
S9、分别利用基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器对进口三文鱼进行检测，分别计算检测样本与各国家三文鱼的红外光谱数据、同位素质谱数据、矿物元素数据、氨基酸数据的相似度；
S10、计算利用基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器得到的相似度结果分别与相应的分类器的加权和，将所述加权和与设定阈值进行对比，判断进口三文鱼的产地。


2.根据权利要求1所述的三文鱼产地混合鉴别方法，其特征在于，所述对三文鱼样品进行粉碎、干燥具体为：
将进口三文鱼样品切成丁，放入槽型混合机中在避光的环境中大约粉碎两个小时；三文鱼粉碎后，将三文鱼放入干燥室彻底干燥24小时。


3.根据权利要求1所述的三文鱼产地混合鉴别方法，其特征在于，所述剔除奇异点样本具体为：
计算每个产地进口三文鱼样品的检测数据含量的平均值，当样本的方差和标准差超过设定阈值，将该样本从样品集中剔除；所述检测数据包括红外光谱数据、同位素质谱数据、矿物元素数据及氨基酸数据。


4.根据权利要求1所述的三文鱼产地混合鉴别方法，其特征在于，所述步骤S7具体为：
将样本数据集随机划分为K个子集，一个子集作为验证集，其余的K-1组子集作为训练集；轮流将K个子集作为验证集，交叉重复K次，得到K次的结果，并用K次结果的平均值作为分类器或模型的性能指标。


5.根据权利要求1所述的三文鱼产地混合鉴别方法，其特征在于，所述根据性能排名赋予分类器相应的权重具体为：
假设基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器的权重分别为ω1、ω2、ω3、ω4，则：
ω1+ω2+ω3+ω4＝1
其中，基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器的性能越好，权重越大。


6.根据权利要求1所述的三文鱼产地混合鉴别方法，其特征在于，所述步骤S10具体为：
通过基于红外光谱数据的分类器、基于同位素质谱数据的分类器、基于矿物元素数据的分类器、基于氨基酸数据的分类器进行混合鉴别，假设其相似度结果分别为r1、r2、r3、r4，则分类器最终的检测结果为：
r＝r1*ω1+r2*ω2+r3*ω3+r4*ω4
...

【专利技术属性】
技术研发人员：付贤树，王正亮，俞晓平，叶子弘，洪雪珍，张明洲，刘光富，马骉，王建萍，葛航，陈飞杰，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33