介电放松参数理原牛奶成分,以提高牛奶体细胞计数的预测性能
1College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, China.
Journal of the science of food and agriculture
|July 20, 2024
概括
将介电松参数 (DRP) 与牛奶成分含量 (MCC) 结合起来,可以显著提高牛奶体细胞计数 (SCC) 的预测精度. 这种新的方法为奶牛养殖和评估原牛奶质量提供了更好的方法.
科学领域:
- 乳制品科学 乳制品科学
- 分析化学 分析化学
- 生物物理学的生物物理.
背景情况:
- 牛奶体细胞计数 (SCC) 是检测乳腺炎和评估原牛奶质量的关键指标.
- 介电松参数 (DRPs) 可以预测牛奶SCC,在DRPs和牛奶成分 (MCC) 之间观察到很高的相关性.
- 假设:将DRP与MCC相结合可以提高牛奶SCC的预测准确性.
研究的目的:
- 分析牛奶SCC,DRP和MCC之间的关系.
- 研究将DRP与MCC结合起来,改善牛奶SCC预测的潜力.
主要方法:
- 测量了276个牛奶样本的介电光谱 (20-4500 MHz).
- 使用修改后的德拜方程计算DRP (εl, εh, Δε, τ, σ).
- 开发了使用介电全谱,DRP和DRP与MCC (通用回归神经网络) 结合的SCC预测模型.
主要成果:
- 在DRP (εl, εh, Δε, σ) 和MCC (脂肪,蛋白质,乳糖,总固体) 之间发现了高相关性.
- 牛奶SCC与DRP和MCC都显示出非线性关系.
- 结合5个DRP和MCC的模型实现了最好的预测准确性 (预测标准误差:0.143 log SCC/mL),超过基于全谱或单独DRP的模型.
结论:
- 该研究通过将DRP与MCC集成,成功地提高了牛奶SCC预测的准确性.
- 这种综合方法为奶牛养殖和牛奶质量评估提供了一种新且卓越的方法.
- 结果超过了仅依赖于介电光谱或近红外分析的传统方法.
