孙康婷，陈胜军，潘 创，胡 晓，邓建朝，李春生

    (1 广东海洋大学食品科技学院 广东湛江 524088 2 中国水产科学研究院南海水产研究所 农业农村部水产品加工重点实验室国家水产品加工技术研发中心 广州 510300 3 三亚热带水产研究院 海南省深远海渔业资源高效利用与加工重点实验室 海南三亚 572000 4 大连工业大学 海洋食品精深加工关键技术省部共建协同创新中心 辽宁大连 116034)

    南美白对虾(Litopenaeus vannamei)是世界上养殖最广泛的甲壳类动物之一。最早捕获于太平洋，目前作为经济上重要的甲壳类资源，在亚洲和南美洲国家进行商业养殖[1]。南美白对虾营养丰富，蛋白含量高，在运输和流通过程中品质极易劣变，蛋白质发生不同程度的氧化、降解和变性。随着居民生活水平的提高，水产品的安全和营养备受关注。如何在流通过程中行之有效地维持水产品品质较为关键。温度控制是流通过程中的一个关键控制点，低温储藏常被用于提高水产品的货架期[2]。目前低温保鲜技术根据温度的不同分为冷藏、冰温、微冻和冻藏[3]。近年来的研究表明微冻能显著延长水产品的保鲜期，约比冷藏保鲜延长1.5～4 倍，尤其对耐冻性较差的水产品的保鲜效果更为显著[4-5]。Ge 等[4]采用-5 ℃微冻结合明胶包埋哈氏仿对虾(Parapenaeopsis hardwickii)，研究发现，该保藏方法可有效抑制Ca2+-ATPase 活力，降低pH、TVB-N 和TBA 值，使保藏期限达到23 d。刘欢等[6]发现，与冰藏(0 ℃)相比，微冻(-2 ℃)可较好地保持大鲵(Andrias davidianus)的肌肉品质。

    目前，品质监测预测模型在水产品质量安全方面应用较为广泛[7]，如阿伦尼乌斯(Arrhenius)模型是这些产品最常用的方法，同时，径向基函数神经网络(Radial basis function neural network，RBFNN)模型也在水产品质量监测中得到广泛应用。Xu 等[8]研究发现RBFNN 模型是预测-28～-12℃冻藏大管鞭虾(Solenocera melantho)整个贮藏期品质变化的有效工具，且RBFNN 模型优于Arrhenius 模型。Liu 等[9]研究虹鳟鱼(Oncorhynchus mykiss)鱼片在9，6，3，0，-3 ℃贮藏过程中的菌落总数，电导率(EC)、K值、感官评价的变化，并建立前馈人工神经网络(ANN)，相对误差均低于10%，可以作为虹鳟鱼质量变化建模的潜在工具。然而，目前鲜有微冻贮藏条件下南美白对虾肌肉蛋白质品质变化和应用RBFNN 预测品质变化的模型报道 ......