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基于MGF-CLT-ATT的鳗鱼肉质品质分级与预测
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作者 郑家民 张麒麟 张青川 《粮油食品科技》 北大核心 2025年第6期127-139,共13页
鳗鱼肉质在运输和储存过程中因含水量高、微生物活动等因素易变质,影响产业发展与食品安全。针对此问题,本研究构建MGF-CLT-ATT动态自适应模型,融合CNN-LSTM-Transformer多层架构,通过多粒度特征处理模块(MGF)与双重注意力机制(动态注意... 鳗鱼肉质在运输和储存过程中因含水量高、微生物活动等因素易变质,影响产业发展与食品安全。针对此问题,本研究构建MGF-CLT-ATT动态自适应模型,融合CNN-LSTM-Transformer多层架构,通过多粒度特征处理模块(MGF)与双重注意力机制(动态注意力TSEA和全局特征自适应融合GFAF),实现对羰基含量、巯基含量、Ca^(2+)-ATPase活性和TVB-N含量4项核心指标的多模态时序预测。同时,结合K-Means++聚类算法,建立了科学的鳗鱼肉质品质分级体系。研究采集了鳗鱼肉质在不同温度(–13、–18、–23℃)和包装条件(普通/真空包装)下120天内的样本数据,经归一化与单调性变换预处理后输入模型训练。实验结果表明,MGF-CLT-ATT模型在MAE、MSE和MAPE等指标上明显优于BP、Transformer、CNN-LSTM等传统模型。基于K-Means++的聚类分析将鳗鱼品质划分为优、中、低三级;聚类结果显示品质分类效果良好,能够对鳗鱼肉质进行有效客观分类。研究成果对于优化鳗鱼储存运输条件、保障鳗鱼产品质量安全和推动鳗鱼产业可持续发展具有理论和实践意义。 展开更多
关键词 鳗鱼肉质品质 mgf-clt-att 多层结构模型 多粒度特征 动态注意力 品质指标预测 品质等级分级
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