基于机器学习和CIELAB色度空间的牛肉腐败指标无损预测研究

本研究创新性地采用Python机器学习方法，通过CIELAB色彩空间的非破坏性a值测量预测牛肉腐败指标。研究采用两阶段建模策略：首阶段通过随机森林(RF)等算法建立a值与肌红蛋白氧化态(Met.Mb)、过氧化值(PV)、pH值和硫代巴比妥酸反应物(TBARS)的预测模型(R2最高达0.912)；次阶段以腐败指标为输入预测腐败速率(R2=0.988)。SHAP分析揭示TBARS为最关键变量，为肉类品质实时监测提供了高效解决方案。

　　

亮点

本研究首次将两阶段机器学习建模与CIELAB色度空间a*值相结合，实现牛肉腐败程度的"颜色解码"。随机森林(RF)模型对肌红蛋白氧化态(Met.Mb)的预测精度突破0.912，梯度提升(GB)算法在pH预测中表现优异，而KNN模型则成为TBARS预测的"黑马"。最终优化的腐败速率预测模型达成近乎完美的R²=0.988，犹如给牛肉新鲜度装上了"AI嗅觉"。

材料

实验采用首尔本地市场采购的40份独立包装牛腿肉(Musculus semimembranosus)，每份350-400g。关键试剂包括：三氯乙酸(TCA,99%)、碘化钾(KI,99.5%)、磷酸氢二钾(K₂HPO₄,98-101%)等超纯级化学品，为实验数据可靠性奠定基础。

基于TVB-N测试的牛肉品质评估

挥发性盐基氮(TVB-N)作为蛋白质降解的"分子计时器"，在本研究中担任腐败判定的金标准。当TVB-N超过15mg N/100g时，牛肉即被判定进入腐败阶段——这个阈值就像肉类保鲜的"警戒水位线"，为后续机器学习建模提供了明确的生物学界限。

结论

这项研究如同为牛肉新鲜度检测装上了"智能色觉系统"，通过a*值这个简单的颜色参数，机器学习模型就能准确捕捉Met.Mb、PV等生化指标的微妙变化。特别是随机森林(RF)模型对腐败速率的预测精度高达98.8%，预示着未来超市货架可能配备"AI鲜肉扫描仪"，让消费者轻松辨别牛排的最佳食用时机。