一种进口牛肉产地混合溯源方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种进口牛肉产地混合溯源方法及系统，其中溯源方法包括步骤：采集不同国家的牛肉样品，采集标准牛肉样品的δ

A method and system for tracing the origin of imported beef

【技术实现步骤摘要】
一种进口牛肉产地混合溯源方法及系统
本专利技术涉及产地溯源领域，具体涉及一种进口牛肉产地混合溯源方法及系统。
技术介绍
随着社会和经济的发展，经济全球化，运输条件愈加便利。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，牛肉作为高附加值的肉类，标明牛肉产地的标签标识错误、标签造假、冒用地理标志所导致的牛肉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，食品安全是牛肉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。同时重视牛肉的食品安全是维护牛肉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，是实现牛肉商品价值的需要。除此之外，疯牛病、牛口蹄疫等牛传染病的出现也会严重威胁牛肉产品的安全。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，有利于确保牛肉的食品安全、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。牛肉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，对牛肉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，以找出牛肉原产地，排查可能会出现病害的牛肉，预防食源性致病菌的传播。公开号为CN109187130A的专利技术专利公开了一种基于矿物元素判别模型的牦牛肉溯源方法，其特征在于，包括：(1)采集牦牛肉样品，预处理，得到脱脂牦牛肉样品；(2)检测脱脂牦牛肉样品中矿物元素Se、Rb、Ti含量；(3)将上述矿物元素含量代入判别模型，根据计算结果，判断出牦牛肉样品的产地。上述溯源方法虽然能对牛肉进行溯源，但其主要针对国内牛肉进行溯源，如牛肉出自河南县、大通县、或碌曲县等，而不能对进口牛肉进行溯源。随着经济社会的发展，越来越多的牛肉依靠进口，且进口牛肉覆盖范围广，当出现疯牛病等时，其影响更大。且进口牛肉的特性与国内牛肉完全不同，因此现有的针对国内牛肉的溯源方法不适用于进口牛肉。此外，现有的牛肉溯源方法都是采用单一的生物技术进行溯源，溯源精度低。因此，如何为进口牛肉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，提供了一种进口牛肉产地混合溯源方法及系统。生成基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型，综合四个鉴别模型的结果及排序位置判断进口牛肉的产地。本专利技术针对进口牛肉运输时间长、运输环境复杂等问题，提出了进口牛肉产地混合溯源的方法和系统，提高了进口牛肉的溯源精度，同时适应了现有的进口牛肉使用范围广的需求。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种进口牛肉产地混合溯源方法，包括步骤：S1、采集不同国家的牛肉样品，对牛肉样品进行粉碎、干燥、脱脂处理，脱脂完成后，对牛肉样本进行研磨，利用固定大小的筛板进行过滤，再次进行干燥，得到标准的进口牛肉样品；S2、利用红外光谱仪采集所述标准的进口牛肉样品近红外光谱，所采集扫描的波数范围是8000-5000cm-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牛肉样本的光谱数据；根据牛肉样品近红外光谱的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口牛肉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牛肉样品中δ13C、δ2H、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牛肉样本的同位素质谱数据；根据牛肉样品同位素质谱数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口牛肉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牛肉样品中Se、Rb和Ti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牛肉样本的矿物元素数据；根据牛肉样品同矿物元素数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口牛肉样品矿物元素数据；S5、利用氨基酸分析仪检测所述标准的进口牛肉样品中Asp、Thr、Ser、Glu、Gly、Val、Ile、Leu、Tyr、Phe、Lys、His12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牛肉样本的氨基酸含量数据；根据牛肉样品同矿物元素数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口牛肉样品氨基酸数据；S6、建立偏最小二乘法鉴别模型，对所述进口牛肉样品红外光谱数据、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，不断对鉴别模型进行训练，得到基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型；S7、交叉验证基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型的性能；S8、对所述基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型按照性能进行排序，根据性能排名赋予鉴别模型相应的权重；S9、分别利用基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型对进口牛肉进行检测，当判断进口牛肉不为相应国家的牛肉时，检测结果为0，否则检测结果为1；S10、计算利用基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型得到的检测结果分别与相应的鉴别模型的加权和，将所述加权和与设定阈值进行对比，判断进口牛肉的产地。进一步地，所述对牛肉样品进行粉碎、干燥具体为：将进口牛肉样品切成丁，放入槽型混合机中在避光的环境中大约粉碎两个小时；牛肉粉碎后，将牛肉放入干燥室彻底干燥24小时。进一步地，所述对牛肉样品进行粉碎、干燥具体为：所述脱脂处理具体为：采用静置法对进口牛肉样品的进行脱脂。进一步地，所述剔除奇异点样本具体为：计算每个产地进口牛肉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。进一步地，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。进一步地，所述根据性能排名赋予鉴别模型相应的权重具体为：假设基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种进口牛肉产地混合溯源方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、采集不同国家的牛肉样品，对牛肉样品进行粉碎、干燥、脱脂处理，脱脂完成后，对牛肉样本进行研磨，利用固定大小的筛板进行过滤，再次进行干燥，得到标准的进口牛肉样品；/nS2、利用红外光谱仪采集所述标准的进口牛肉样品近红外光谱，所采集扫描的波数范围是8000-5000cm

【技术特征摘要】
1.一种进口牛肉产地混合溯源方法，其特征在于，包括步骤：
S1、采集不同国家的牛肉样品，对牛肉样品进行粉碎、干燥、脱脂处理，脱脂完成后，对牛肉样本进行研磨，利用固定大小的筛板进行过滤，再次进行干燥，得到标准的进口牛肉样品；
S2、利用红外光谱仪采集所述标准的进口牛肉样品近红外光谱，所采集扫描的波数范围是8000-5000cm-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牛肉样本的光谱数据；根据牛肉样品近红外光谱的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口牛肉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牛肉样品中δ13C、δ2H、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牛肉样本的同位素质谱数据；根据牛肉样品同位素质谱数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口牛肉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牛肉样品中Se、Rb和Ti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牛肉样本的矿物元素数据；根据牛肉样品同矿物元素数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口牛肉样品矿物元素数据；
S5、利用氨基酸分析仪检测所述标准的进口牛肉样品中Asp、Thr、Ser、Glu、Gly、Val、Ile、Leu、Tyr、Phe、Lys、His12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牛肉样本的氨基酸含量数据；根据牛肉样品同矿物元素数据的方差及标准差，剔除奇异点样本，得到最终的进口牛肉样品氨基酸数据；
S6、建立偏最小二乘法鉴别模型，对所述进口牛肉样品红外光谱数据、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，不断对鉴别模型进行训练，得到基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型；
S7、交叉验证基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型的性能；
S8、对所述基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型按照性能进行排序，根据性能排名赋予鉴别模型相应的权重；
S9、分别利用基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型对进口牛肉进行检测，当判断进口牛肉不为相应国家的牛肉时，检测结果为0，否则检测结果为1；
S10、计算利用基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型得到的检测结果分别与相应的鉴别模型的加权和，将所述加权和与设定阈值进行对比，判断进口牛肉的产地。


2.根据权利要求1所述的牛肉产地混合溯源方法，其特征在于，所述对牛肉样品进行粉碎、干燥具体为：
将进口牛肉样品切成丁，放入槽型混合机中在避光的环境中大约粉碎两个小时；牛肉粉碎后，将牛肉放入干燥室彻底干燥24小时。


3.根据权利要求1所述的牛肉产地混合溯源方法，其特征在于，所述对牛肉样品进行粉碎、干燥具体为：所述脱脂处理具体为：
采用静置法对进口牛肉样品的进行脱脂。


4.根据权利要求1所述的牛肉产地混合溯源方法，其特征在于，所述剔除奇异点样本具体为：
计算每个产地进口牛肉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。


5.根据权利要求1所述的牛肉产地混合溯源方法，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。


6.根据权利要求1所述的牛肉产地混合溯源方法，其特征在于，所述根据性能排名赋予鉴别模型相应的权重具体为：
假设基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型的权重分别为ω1、ω2、ω3、ω4，则：
ω1+ω2+ω3+ω4＝1
其中，基于红外光谱数据的鉴别模型、基于同位素质谱数据的鉴别模型、基于矿物元素数据的鉴别模型、基于氨基酸数据的鉴别模型的性能越好，权重越大。
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【专利技术属性】
技术研发人员：王正亮，付贤树，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