灰色聚类评估法对冷冻鱼糜品质分析

黄　潇

(山西省分析科学研究院,山西太原 030006)



灰色聚类评估法对冷冻鱼糜品质分析

黄潇

(山西省分析科学研究院,山西太原 030006)

为对冷冻鱼糜的品质进行综合评定,建立一种冷冻鱼糜品质的灰色聚类评估方法。以专业评价为基础,采用层次分析法确定指标权重,建立白化权函数及聚类权系数矩阵,并判断各冷冻鱼糜样品所属的灰类。结果表明,所评的冷冻鱼糜品质的聚类结果分别为:样品C1、C3、C4、C7、C11、C12、C13属于“优”类产品,C2、C5、C6、C8属于“中”类,而C9、C10属于“差”类。灰色聚类评估结果与专业评估方法相比较,结果一致。结果表明,构建的冷冻鱼糜品质的灰色聚类评估方法可靠。

冷冻鱼糜,灰色聚类评估,层次分析法

冷冻鱼糜是上世纪60年代左右由日本研究人员以狭鳕鱼为原料,研究开发的一种新型水产品,是鱼糜制品的主要原料。我国自上世纪90年代开始迅速发展,进入冷冻鱼糜规模化生产[1-3],但直到2014年,才出台了统一的冷冻鱼糜国家标准,这导致在相当长的时间内冷冻鱼糜质量参差不齐,不同的原料鱼种,不同工厂生产的相同等级的鱼糜,质量却仍大不相同[4-5]。冷冻鱼糜国家标准制定的滞后性,导致其质量评价体系的建立也相对滞后,这不仅给生产企业造成不小的困扰,也给冷冻鱼糜品质的评定带来极大的不便,此问题亟待解决。

冷冻鱼糜评估的指标众多,由于测试误差或主观判断等原因,实测数据也是在某个范围内变化的,因素与因素之间,各因素与冷冻鱼糜品质评估之间的关系不完全明确,导致这些因素对冷冻鱼糜品质的影响,难以用准确的数学模型来表示。因此,冷冻鱼糜的评估是一个“部分信息已知,部分信息未知”的灰色系统[6]。

灰色理论是中国学者邓聚龙教授于1982年在国际上首先提出来的,是一种研究小样本、贫信息不确定性的新方法,目前已广泛应用于经济建设、安全应用、环境评价等领域。灰色评估是基于灰色系统理论,根据系统或因子在某一时期所处的状态,做出一种半定性半张量的评价与描述,并通过定性方法与定量分析相结合,来确定一个或几个满意的解[7-10]。本研究正是以此为出发点,建立一种冷冻鱼糜综合质量的灰色聚类评估方法,以期为冷冻鱼糜生产企业及相关部门冷冻鱼糜品质评定提供一个简单实用、快速有效的评价方法。

1　材料与方法

1.1材料与仪器

冷冻鱼糜荣成海龙王水产食品有限公司;无水Na2SO4、NaOH、CuSO4等国药集团化学试剂有限公司,试剂纯;正己烷、丙酮、甲醇等天津市风船化学试剂科技有限公司,色谱纯。

表1　冷冻鱼糜感官评定标准

RHEO TEXSD-700物性测定器日本SUN科学机械株式会社;SH10A水份快速测定仪上海精密科学仪器有限公司;UV-2450型紫外分光光度计日本岛津;SBD-1B型数字白度仪温州仪器仪表有限公司。

1.2实验方法

1.2.1感官评定标准冷冻鱼糜外观及风味指标请6名专家分5个等级进行评价打分,分数越高,品质越好,满分100。冷冻鱼糜感官评定标准参照表1。

1.2.2指标数据测定

1.2.2.1菌落总数测定以无菌操作,称取冷冻鱼糜样品20 g于装有100 mL无菌水的三角瓶中,混合均匀,梯度稀释后,按GB4789.2-2010规定的方法进行稀释平板计数[11]。

1.2.2.2总酸度测定取混合均匀的冷冻鱼糜样品放于20 g三角瓶中,加100 mL水,浸泡50 min,离心,取上清液5 mL用0.01 mol/L的标准NaOH溶液直接滴定[12]。

1.2.2.3挥发性盐基氮(TVB-N)值测定称取混合均匀样品20 g于三角瓶中,加水100 mL,浸泡50 min,离心,过滤,取上清液,按GB 5009.44微量扩散法测定[13]。

按照同样的操作步骤,蛋白质、总糖以及组胺的测定分别按照GB5009.5-2010、GB/T 9695.31-2008、GB/T 21970-2008中规定的方法进行[14-15]。

1.2.2.4弹性、白度、水分的测定将冷冻鱼糜置于室温下解冻3～24 h,取解冻样品100 g,对冷冻鱼糜进行弹性、白度、水分测定,具体操作步骤参照文献[13]。

1.2.3灰色聚类评估模型构建灰色评估方法是以数学模型为基本手段,灰色聚类模型是在灰色理论的基础上,通过建立灰类型的白化权函数综合权系数矩阵,按灰类进行归纳,从而判断聚类对象所属的灰类。方法步骤如下[7]：

1.2.3.1评估指标体系建立根据己有的数据和资料,建立的冷冻鱼糜评估指标体系。设有n个聚类样本,即各个冷冻鱼糜;每个冷冻鱼糜有m个聚类指标,对n个聚类样本的灰类进行评估。

其中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。

1.2.3.2确定各指标灰类界限并建立各指标白化权函数灰类界限的确定有数理统计、经验判别两种方法,在此用经验判别来确定灰类界限。类别界限分高(H)、中(Z)、低(L)三类。确定灰类界限后,就可构建各指标的白化权函数。

一般白化权函数分为三种基本类型,其数学模型如下:

a)高类型

b)中类型

c)低类型

式中:H、Z、L分别代表高类下限,中类中限,低类上限;xij代表样点指标值;i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。

1.2.3.3确定各指标权重采用层次分析法来确定各指标聚类权重。

2　结果与分析

2.1评估指标体系的建立

冷冻鱼糜是一个原料来源复杂,评估指标因素众多的多因素系统,为了评价其质量优劣,必须先建立一套科学的评价体系。根据其特点,建立如下指标评估体系,见图1。

根据冷冻鱼糜生产企业常用质量检测指标,选取一些常用检测指标作为聚类指标[16],分别为:外观、气味、水分、蛋白质、总糖、白度、弹性、酸度、TVB-N、组胺、菌落总数，共11个(即j=1,2,…,11),以13个有代表性的冷冻鱼糜作为聚类样本(即i=1,2,…,13)。其中外观、气味、蛋白质、白度以原数据作为指标值,而对水分、总糖、酸度、TVB-N、组胺、菌落总数的原始检测数值,取其倒数作为指标值。

表2　冷冻鱼糜各指标测定值

图1　冷冻鱼糜评估指标体系Fig.1　The index system of frozen surimi

随机抽取不同生产批次的冷冻鱼糜测定个指标值,分别以C1,C2,…C13代表各冷冻鱼糜,各冷冻鱼糜相应指标值见表2。

冷冻鱼糜质量评估体系中外观指标是最直接的表现指标,检验者通过看、闻等方法进行品质评定。蛋白质、弹性、白度等是衡量冷冻鱼糜品质的十分重要的技术指标[17-18],直接影响到冷冻鱼糜品质的优劣。而酸度、TVB-N、组胺是判断冷冻鱼糜是否发生变质、腐败的重要检测指标[19-20],质量标准中严格规定了上限,因而在模型构建中,对原始数据进行转换处理,取其倒数。作为卫生指标,菌落总数不仅直接表征冷冻鱼糜生产过程中的环境卫生情况,同时细菌还可代谢产酸、产生挥发性盐基TVB-N等[21],影响冷冻鱼糜产品的理化性质及货架期等。从以上指标检测数据来看,冷冻鱼糜指标数据基本都在一定的范围内小幅度波动。

表3　冷冻鱼糜各指标的灰类界限

2.2各指标灰类界限的确定

对于冷冻鱼糜质量的评估工作,目前研究的很少。用于冷冻鱼糜的外观、风味等指标因素,在确定时常常需要考虑专业知识,很多情况下需要以生产实践与经验归纳积累出来,通过对比人们之前积累的信息之后获得。因此,在本研究构建的冷冻鱼糜质量系统中,各样品指标界限主要是依据冷冻鱼糜行业标准[22],以现有的数据为基础,结合生产实践与专家意见来确定。本实验采用3个灰类,灰类序号为k(k=1,2,3)分别表示“优”、“中”、“差”。各指标的类别界限如表3所示。

2.3确定各指标权重

当聚类指标的意义、量纲不同,且在数量上悬殊较大时,采用灰色变权聚类可能导致某些指标参与聚类的作用很小,在冷冻鱼糜质量评估体系中,各聚类指标的差别比较大,故冷冻鱼糜质量评估采用灰色定权聚类。采用层次分析法计算权重。各指标权重见表4。

表4　冷冻鱼糜各指标权重

表5　冷冻鱼糜聚类评估与专业评估的结果比较

注:1,表示“优”类产品;2,表示“中”类产品;3,表示“差”类产品。

赋予聚类指标权重时,不仅要考虑指标性能的实用性和综合性,更要考虑指标数据的可靠性,以使权重更加准确。在冷冻鱼糜质量体系中,指标可以分为三大类:感官指标、理化指标和卫生指标。从三大指标总体的情况来看,理化指标对冷冻鱼糜质量影响程度要强于其他两个指标。从单个指标影响来看,微生物指标权重最高,TVB-N、酸度等影响次之。冷冻鱼糜作为一种食用产品,其质量首先需满足卫生安全标准,其次才是弹性、色泽等。本研究中层次分析权重结果与实际情况相符。采用层次分析法对各指标赋值,综合考察各项指标对鱼糜品质的等级贡献,定性与定量相结合,最大限度减少了不同专家认识差异对判断结果的影响,使求得的加权值更客观、科学[23]。

2.4计算综合权系数矩阵并判断各样点所属灰类

采用灰色系统建模软件,计算综合权系数矩阵,并判断各样点所属灰类。将冷冻鱼糜样品个检测数据带入到聚类模型中计算,软件结果显示样品C1、C3、C4、C7、C11、C12、C13属于“优”类产品,C2、C5、C6、C8属于“中”类,而C9、C10属于“差”类。

为检验构建的冷冻鱼糜质量灰色聚类评估方法的可靠性,将聚类结果与传统专家评鉴打分法相对比。传统评鉴方法主要是针对冷冻鱼糜各质量指标进行打分,并通过计算权重值,进行比较分类[16]。灰色聚类与专业评估比较结果见表5。

传统的以专家评定打分分类的方法目前仍是一种冷冻鱼糜品质优劣的主要方法,从灰色聚类评估方法与专家打分方法比较的结果可以看出,本研究建立的模型聚类结果与专家评价非常吻合,能够很好的反映出冷冻鱼糜品质的实际情况。利用模型,只要知道冷冻鱼糜的检测指标,经软件聚类分析就可以知道其大致品质情况,为判断冷冻鱼糜品质优劣情况提供一个快速有效的方法。

3　结论

对随机抽取的不同生产批次的13件冷冻鱼糜样品进行灰色聚类评估,聚类结果表明2件属于“差”灰类,4件属于“中”灰类,其余均属于“优”灰类,与传统专业评估的结果相一致。冷冻鱼糜品质灰色聚类评估模型的建立,可以使冷冻鱼糜检测数据得到最大程度的利用,尽可能减少了人为主观因素对评估结果的影响,计算简单,结论明确。因此可以认为,灰色聚类评估应用于冷冻鱼糜品质评估体系切实可行。

[1]顾晓慧,殷邦忠,王联珠,等.我国冷冻鱼糜生产及标准现状分析[J].食品科学,2014,35(23):303-307.

[2]Li J R,Lu H X,Zhu J L,et al. Aquatic products processing industry in China:Challenges and outlook[J].Trends in Food Science&Technology,2009,20(2):73-77.

[3]姜英杰.冷冻鱼糜及鱼糜制品生产工艺技术[J]. 肉类工业,2011(10):12-14.

[4]IP W C,HU B Q,WONG H,et al. Applications of grey relational method to river environment quality evaluation in China[J]. Journal of Hydrology,2009,379:284-290.

[5]黄建联,周文果,陈梅妹,等.浅论我国冷冻鱼糜行业标准的制定[J].福建水产,2013,35(1):58-63.

[6]桂劲松,王静,郝颖,等.渔港灰色聚类评估[J].资源开发与市场,2007,23(7):603-605.

[7]刘思峰,党耀国,方志耕,等.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2010:105-145.

[8]蒋知栋,李晶,高杨,等.基于改进灰色聚类模型的矿区耕地损毁程度评价[J].中国生态农业,2013,21(6):765-771.

[9]潘炜.基于灰色聚类方法的湖泊营养状态综合评价[J].环境监测管理与技术,2014,26(6):35-38.

[10]赵昱,刘行,徐佳欣,等.基于层次分析法—灰色聚类的PFI模式下公租房建设的风险评价方法[J].工程管理学报,2013,27(1):69-72.

[11]苏世彦.食品微生物检验手册[M]. 北京:中国轻工业出版社,1998:69-70.

[12]李红霞,黄艳春,熊善柏,等.鱼糜制品贮藏过程中品质的评价指标研究[J].食品工业科技,2005(10):52-54.

[13]王金路,王雪琦,仪淑敏,等.金线鱼鱼丸冷藏过程中品质变化规律研究[J].水产科学,2015,34(1):14-18.

[14]李志军,吴永宁,刘祥亮,等.不同贮存及加工条件对海产品中组胺与TVBN的影响[J].食品工业科技,2009(12):347-350.

[15]JAS农林.日本农林规格标准 冷冻鱼糜[S].

[16]陆烨,王锡昌,刘源. 冷冻鱼糜及其制品品质评价方法的研究进展[J].食品科学,2010,31(11):278-281.

[17]Hasanpour F,Hoseini E,Motalebi AA,et al. Effects of Soy protein concentrate and Xanthan gum on physical properties of Silver carp(Hypophthalmichthysmolitrix)surimi[J]. Iranian Jouranl of Fisheries Sciences,2012,11(3):518-530.

[18]陈汉勇.冷冻鱼糜新评价方法的建立及混合鱼糜品质改良的研究[D].广州:华南理工大学,2013.

[19]In H Y,Jakck R M,Barbara R. Microbiological and chemical changes of surimi-based imitation crab during storage.[J]. Journal of food science,1988,53(5):1343-1346.

[20]Thomas A,Hollingworth J R,Marleen M W,et al. Chemical indecators of decomposition for row sruimi and flaked artifical crab[J]. Journal of Food Science,1990,55(2):349-352.

[21]Chaijan M,Benjakul S,Visessanguan W,et al. Changes of pigments and colour in sardine(Sardinellagibbosa)and mackerel(Rastrelligerkanagurta)muscle during iced storage[J]. Food Chemistry,2005,93(4):607-617.

[22]SC/T3702-2014,中华人民共和国水产行业标准 冷冻鱼糜[S].

[23]奚瑞芳. 餐饮安全灰评估模型的构建研究[D].太原:山西大学,2012.

Research of gray clustering evaluation on frozen surimi quality

HUANG Xiao

(Shanxi Academy of Analytical Science,Taiyuan 030006,China)

Gray clustering evaluation model was established to evaluate the comprehensive quality of frozen surimi. Based on the methods of expert scoring,index weight was determined by using analytic hierarchy process,definite weighted functions and clustering weight coefficient matrix were established,grey class the frozen surimi belongs to was determined. The gray clustering results indicated that the frozen samples C1,C3,C4,C7,C11,C12,C13belong to the high gray class,the frozen samples C2,C5,C6,C8belong to the middle gray class,while samples C9,C10belong to the low gray class. The results of comparing the methods gray clustering evaluation with the professional assessment were in agreement,which showed that the gray clustering evaluation model established was reliable.

frozen surimi;gray clustering evaluation;analytic hierarchy process

2015-10-19

黄潇(1984-)，女，硕士，助理研究员，研究方向：微生物检测及安全，E-mail:155139638@qq.com。

山西省科技攻关项目(20130313028-5)。

TS201.6

A

1002-0306(2016)10-0106-05

10.13386/j.issn1002-0306.2016.10.012