基于电子舌对不同类型白酒味觉的研究

采用电子舌对不同类型白酒进行味觉测试,通过酸味、甜味、苦味、咸味、涩味五种味觉传感器,检测不同类型白酒的味觉特点和味觉差异,运用主成分分析（PCA）技术,分析味觉测试值,其中苦味、涩味和苦味回味贡献率70.45%,为第一主成分（PC1）,酸味、甜味贡献率23.64%,为第二主成分（PC2）,第一主成分和第二主成分贡献率之和为94.09%,数据可靠且有效。研究发现电子舌能将清香型白酒、浓香型白酒和酱香型白酒进行区分,为电子舌味觉系统应用于白酒品评评价方面提供了一定的理论基础。     

基于电子鼻/舌融合技术的白酒类别辨识

为实现白酒质量的快速鉴别,本研究采用两个不同的电子鼻和电子舌融合系统采集不同品牌白酒样品的气-味信息,采用主成分分析法、K均值法对检测结果进行聚类分析,采用支持向量机法对白酒的品牌进行预测分类分析。经主成分分析聚类分析后,应用基于TGS型气敏传感器的电子鼻和电子舌融合系统可以将3种酒进行很好的区分,其余5种酒有交叉,而应用基于MQ、MP型气敏传感器的电子鼻和电子舌融合系统可以将8种白酒基本区分开来;K均值法分别用于两融合系统,前融合系统的错分类概率为33.3%,后融合系统的错分类概率为23.75%。采用支持向量机法对白酒的品牌进行预测分类,应用前融合系统的识别率为93.75%,而应用后融合系统的识别率为98.75%。结果表明:气-味信息融合技术可以实现对白酒品牌的鉴别,且应用基于MQ、MP型气敏传感器的电子鼻和电子舌融合系统对白酒类别的识别结果较好于应用基于TGS型气敏传感器的电子鼻和电子舌融合系统。     

电子舌对鸡精的味觉分析

为了验证电子舌对不同品牌鸡精的区分能力,考察不同品牌鸡精的味觉差别,文章采用TS-5000Z型味觉分析系统,将7种品牌的鸡精进行稀释后检测.经过丰富的图形展示,对其传感器响应信号进行了主成分分析(PCA)及评价分析,结果表明:样品鲜味指标在14.9～15.8之间,丰富性指标在5.2～6.1之间,差距均在一个单位以内.结论:该电子舌检测7种品牌鸡精的鲜味几乎相同,不能进行有效区分.这与不同品牌鸡精的鲜味物质主要是谷氨酸钠的实际情况相符.     

基于电子舌的掺假羊奶快速定量预测模型

为实现对掺假羊奶的快速、客观辨别,模仿人体味觉感知机理研制了一套便携式电子舌检测系统,并建立了一种能够快速鉴别掺假羊奶的新方法。系统检测时,首先对样本溶液进行大幅脉冲扫描,用以获取掺假羊奶的"指纹"信息,然后利用离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)对"指纹"数据中的特征信息进行提取,最后在此基础上,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对不同掺假比例的羊奶进行定性辨别。采用粒子群优化极限学习机(Particle swarm optimization extreme learning machine,PSO-ELM)对不同掺假比例的羊奶进行了定量预测。通过试验数据得出,PCA对6种不同掺假比例的羊奶区分达到100%,区分效果好。PSO-ELM羊奶纯度预测模型拟合曲线非常接近实测值曲线,因此采用PSO-ELM方法建立掺假羊奶纯度定量预测模型具有较高的预测精度。     

基于电子舌技术的西凤酒类别鉴定及掺假检测研究

研究以凤香型白酒的代表“西凤”为研究对象,利用电子舌对11种西凤酒的味觉进行采集,建立西凤酒传感器雷达图。以采集信号为依据,运用多种分析方法对西凤酒进行品牌、档次、年份的鉴定,并对西凤六年进行掺假检测的定性分析。结果表明:采用主成分分析(PCA)贡献率高达98.118 6%,可以有效地将11种酒样进行区分;运用主成分分析结合临近算法(PCA-KNN)对西凤酒高价位段子品牌建立分类模型,模型准确率为1。在年份鉴定中,PCA分析方法优于线性判别分析(LDA)。采用PCA-SVM建立的西凤六年掺假检测模型准确率为96.67%。可以看出,电子舌可以用于西凤酒的品种鉴定和真假检验,且在西凤酒质量的检测和管理方面有很大的应用潜力。     

基于电子舌技术的豉香型白酒分类识别研究

豉香型白酒作为广东地产酒,是中国白酒十二大主流香型之一,深受粤港澳地区和东南亚地区群众的喜爱。该研究采用电子舌技术和多变量统计学方法相结合,对广东地产豉香型白酒的滋味品质评价分析。结果表明,电子舌对同一产地不同品牌的豉香型白酒做出了较好的分类判别。从味觉雷达图发现三个品牌的酸味、涩味、苦味指标存在一定差异,而在三个品牌的分类判别结果表明,线性判别分析法优于主成分分析法,9个批次的未知样品均能准确识别,表明该模型能够较好区分不同品牌的豉香型白酒。     

电子舌在现代食品科学技术中的应用

电子舌是以人类味觉感受机理为基础研究开发的一种新型现代化分析检测仪器,通过传感器阵列代替生物味觉味蕾细胞感测检测对象,经系统的模式识别方法得到结果。简略介绍了电子舌技术的基本原理,及目前研究中的几种较典型电子舌系统,着重探讨了电子舌技术在识别味道,酒类、饮料、茶、微生物的检测识别中的应用,以及发展中存在的一些问题。电子舌作为一种新型检测手段,必将成为一个新兴和有前途的研究方向。     

电子舌在食品感官品评中的应用

电子舌是以人类味觉感受机理为基础研究开发的一种新型现代化分析检测仪器,通过传感器阵列代替生物味觉味蕾细胞感测检测对象,经系统的模式识别方法得到结果.本文介绍电子舌技术的结构特点及目前研究现状,并综述电子舌在初级农产品分级,茶、酒、饮料等食品感官品质鉴别方面的研究进展.     

电子舌在鲜榨橙汁掺假识别中的应用研究

在鲜榨橙汁中分别添加不同比例的橙汁饮料,采用电子舌检测技术对其口味进行识别,对传感器所获得的响应信号进行主成分分析(PCA)、辨别因子分析(DFA)和偏最小二乘回归分析(PLS)。与PCA相比,DFA对样品的区分效果更好,随着掺假比例的增加,样品分布呈现一定的规律性;PLS分析法显示:橙汁饮料的不同掺入比例与电子舌响应信号有较好的相关性,相关系数为0.963 8;PLS模型预测误差值在1.85%~2.20%。证明电子舌技术能够有效的用于鲜榨橙汁掺假的鉴别。     

基于GA优化SVM参数的白酒分类识别方法应用研究

为提升支持向量机算法在白酒品牌分类预测中的准确度,利用遗传算法优化支持向量机参数,并建立最优参数的SVM白酒品牌分类预测模型.通过阵列式传感器(电子舌)采集多个待测品牌白酒的特征信息,将提取的特征信息数据经预处理(异常值处理、归一化操作等)后存储为样本数据集.其中样本数据分为训练样本与测试样本,通过训练样本对最优参数的...     

电子舌对橙汁感官品质定量评价研究

尝试采用电子舌技术对橙汁感官品质进行快速定量评价。试验以3类20种品牌橙汁为研究对象,以人工感官评价结合模糊数学评价橙汁感官品质,获得各个感官指标得分值;同时采集样本的电子舌传感器数据。利用因子分析法确定橙汁各感官指标的权重,根据权重得出橙汁感官品质的总得分。然后对比采用偏最小二乘法和BP神经网络建立电子舌传感器响应值与感官品质总得分值之间的定量预测模型。结果显示,因子分析法可以有效分析不同类型橙汁的感官指标,得到色泽、香气、酸度、甜度、苦涩味、体态的权重分别为0.15、0.06、0.20、0.24、0.15、0.20。当采用主成分数为3,建立的BP神经网络模型效果最优。模型预测集中预测值与参考值的相关系数为0.93;预测集均方根误差为0.20。研究结果可为橙汁感官品质的智能化评价提供参考。     

基于电子舌检测的橙汁贮藏品质研究

为实现对不同储存时间的鲜榨橙汁品质进行客观、快速的评价,采用基于虚拟仪器技术的电子舌系统对6种不同储存时间下的鲜榨橙汁样本进行定性和定量分析。针对电子舌输出信号特点,分别采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)方法对输出信号进行预处理,以分类效果为依据,确定离散小波变换作为较佳特征提取方法。在此基础上,采用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)方法对不同储存时间鲜榨橙汁样本进行定性分析,然后采用粒子群优化最小二乘支持向量机(Particle Swarm Optimization Least Squared-Support Vector Machines,PSOLSSVM)对鲜榨橙汁的不同储存时间进行定量预测。结果表明:LDA结果中第一判别式(LD1)和第二判别式(LD2)的综合贡献率为95.7%,6种储存时间下的鲜榨橙汁样本均得到有效定性辨别;而PSO-LSSVM预测模型对鲜榨橙汁的不同储存时间具有较高的定量预测精度,其相关系数(R~2)、均方根误差、平均绝对误差分别为0.999 1,0.287 7,0.232 8。     

Pedot modified electrodes in amperometric sensing for analysis of red wine samples

A poly(3,4-ethylendioxythiophene) modified electrode has been considered as a potentially useful amperometric sensor to use either alone or in the frame of a set of sensors bearing complementary information, i.e. within an electronic tongue. The sensor is proposed in blind analysis of red wines, for classification and calibration purposes. The data obtained from voltammetric measurements have been treated using partial least squares analysis. A calibration procedure has been performed to correlate results from analyses of wines, executed with traditional analytical methods, with the corresponding voltammetric responses. Moreover, classification models of the wine samples, based on quantitative parameters and qualitative information about origin and variety, have been built. The developed electrochemical sensor also allows the fast identification of samples exceeding threshold limits of meaningful parameters for quality control in the wine industry, such as SO₂, colour intensity and total polyphenols. The application of the system within a sensor array (electronic tongue) to fast pre-screening routine control procedure is proposed.     

基于深度学习的白酒分类识别方法

以深度学习为基础,结合Tensorflow与Keras框架,建立了基于深度学习的白酒品牌分类预测模型。通过电子舌(阵列式传感器)对待测白酒的特征信息进行采集,并与已知的待测白酒样品类别结合建立测试样本数据集,通过训练集与测试集对基于深度学习的白酒品牌分类预测模型进行训练与性能检验。结果表明,该预测模型的白酒品牌识别率达99.987%,准确率较高。     

基于电子舌鉴别的传感器阵列优化方法研究

文章介绍了电子舌技术在食品检测中的发展状况,详细阐述了电子舌的结构组成和工作原理;探讨了传感器种类和特点,讨论了电子舌在食品饮品鉴别分析中的传感器阵列优化过程和方法,并对各种方法进行综合对比,旨在为电子舌鉴别在食品检测中的应用提供参考。     

基于物联网的冷链食品安全监控系统的设计与实施

为实现冷链食品的安全管理与预警,设计了基于物联网技术的冷链食品安全监控系统.该系统通过传感器、射频识别、全球定位系统等物联网技术,实现冷链食品信息的自动采集、传输和处理,从而实现冷链食品的安全监控及预警管理.鉴于该系统的推广还面临许多问题,应加快物联网标准体系建设,加快RFID及传感器等关键技术的开发研究,形成具有自主知识产权的物联网技术核心,高度重视物联网发展带来的安全问题,积极引导行业示范应用,以推动基于物联网技术的食品安全监控系统的快速发展.     

USE OF AN ELECTRONIC NOSE TO STUDY THE CONTRIBUTION OF VOLATILES TO ORANGE JUICE FLAVOR

Ideal orange juice and orange juice from which the volatile compounds had been stripped were analyzed using an electronic nose. In the ideal juice, dlimonene was the volatile in highest concentration. The stripped orange juice contained less than 1% of the original d‐limonene and all other volatiles were reduced to below levels of detection as measured by gas‐chromatography analysis. The electronic nose was able to distinguish between the two orange juices, ideal and volatile stripped. Four commercial orange juice essences were added to the stripped orange juice at concentrations up to 2%. The differences, as measured by the electronic nose, between the original orange juice and the volatile stripped orange juice were reduced when orange essence was added to the volatile stripped juice. In orange juice flavor, α‐pinene, sabinene, β‐myrcene, and d‐limonene appear to play an important role.     

物联网技术在白酒行业应用综述

物联网被称为世界信息产业中继计算机、互联网之后的第三次浪潮。物联网技术在白酒行业的应用刚开始,主要是基于无线传感网的酿酒生产过程自动化应用和基于RFID及二维码的防伪溯源应用。白酒酿造生产过程无线传感器网络应用包括曲药温度监测、曲房环境控制模型、浓香型白酒发酵窖池温度监测数据模型、粮食储藏环境控制、酒库环境监测。防伪溯源应用主要包括防窜货、防造假、抽奖管理。     

电子舌在工夫红茶甜纯滋味特征评价中的应用

为了更客观、快速、准确地评价工夫红茶的甜纯滋味特征,首先以专家人工感官审评为依据,根据茶汤滋味特点将工夫红茶分为甜纯、纯正、欠纯3?组。然后采用电子舌分析并结合多元统计分析手段综合评价茶汤滋味,并建立甜纯滋味判别方程。最后,对验证集中的工夫红茶开展电子舌分析进行验证。结果表明：基于电子舌响应的主成分分析、偏最小二乘判别分析揭示电子舌可有效区分滋味甜纯或非甜（纯正、欠纯）工夫红茶,且影响甜纯滋味识别的关键电子舌传感器为SWS甜味传感器（P＜0.001,单因素方差分析）。基于二元逻辑回归构建甜纯滋味判别预测方程,且整体预测准确率达93.8%。此外,验证集茶样的电子舌分析结果进一步证实电子舌用于评判工夫红茶甜纯滋味的有效性。综上,本研究采用电子舌技术实现了对工夫红茶甜纯滋味特征的快速、准确判别评价,为后续茶叶滋味特征成分的研究提供理论依据,亦可为茶汤滋味的客观、智能评价提供依据。