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Updated: Jun 1, 2026
09:15
DNA-based Fish Species Identification Protocol
Published on: April 28, 2010
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使用大数据挖掘技术和快速感官评估方法快速选鱼的感官属性
Yi-Zhen Huang1,2, Yu Liu1,2, Xi-Liang Yu1,2
1Academy of Food Interdisciplinary Science, School of Food Science and Technology, Dalian Polytechnic University, Dalian, Liaoning, China.
Journal of texture studies
|June 1, 2023
概括
大数据挖掘和快速感官评估方法,如理想形状方法 (IPM) 和检查所有适用的 (CATA) 有效地选冷鱼的属性. IPM的结果与传统方法非常相匹配,显示出对以消费者为中心的产品分析的前景.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 感官分析 感官分析
- 数据挖掘 数据挖掘
背景情况:
- 传统的感官评估是准确的,但正在向以消费者为中心的方法发展.
- 大数据挖掘为分析感官信息提供了新的工具.
- 快速传感方法旨在简化产品选过程.
研究的目的:
- 为了调查大数据挖掘与快速感官评估选冷鱼.
- 为了比较理想的个人资料方法 (IPM) 和检查所有适用的方法 (CATA) 与传统的描述性分析.
- 评估快速传感方法的一致性和可比性.
主要方法:
- 利用大数据挖掘技术和两种快速感官评估方法:理想形状方法 (IPM) 和检查所有适用 (CATA).
- 将这些快速方法与三种冷鱼的传统描述性分析进行了比较.
- 分析了来自消费者网络评估的八个感官属性.
主要成果:
- 在基于消费者数据的培训中,八个感官属性显示出显著的一致性 (p < .05).
- 理想形状方法 (IPM) 的结果与传统描述性分析 (0.915) 非常相似.
- IPM偏好地图与传统描述性分析的结果保持一致.
结论:
- 快速感官评估方法,特别是IPM,显示出产品定性分析的巨大潜力.
- 这些方法有助于从消费者,包括未经培训的群体直接收集信息.
- 大数据挖掘的整合提高了感官属性选的效率.
