电子鼻在天然苹果香精检测标准建立中的应用研究

利用电子鼻检测仅知生产日期的天然苹果香精样品，并对所获数据进行PCA及DFA分析，筛选信息重复的样品。结果表明：生产日期与产品质量有着密切的联系；通过筛选，参与建立天然苹果香精检测标准的样品只需20个，比原来的34个样品减少了14个。     

电子鼻在烟用香精质量控制中的应用

利用电子鼻对9种不同的烟用香精样品进行了测试,采用主成分分析( Principal Component Analysis,PCA)以及判别因子分析(Discriminant Factor Analysis,DFA)多元统计方法对所获得的数据进行了分析,构建了质量控制模型并对样品的质量稳定性进行了评价.结果表明:电子鼻可以分辨不同香型及有一定相似性的烟用香精香料;通过对电子鼻进行合格产品的训练并建立质量控制模型,可成功识别合格产品和质量异常的样品.     

电子鼻技术在紫皮大蒜脱臭效果检测中的应用

利用电子鼻技术分析新鲜大蒜,微波处理的大蒜,加热处理大蒜,乙醇处理的大蒜的气味差异。利用电子鼻分析并结合感官评价表明电子鼻能够区分4种不同加工方式的大蒜风味,PCA第一主成分和第二主成分总贡献率为99.3489%,DFA第一主成分和第二主成分总贡献率为99.7575%。在模式识别中判别因子分析法DFA的识别结果优于主成分分析法PCA。电子鼻技术具有客观、快捷、重复性好的特点,是值得推广的一项新分析技术。      

电子鼻在不同市售醉鱼干挥发性物质识别中的应用

目的研究电子鼻在不同市售醉鱼干挥发性物质识别中的应用。方法以5种不同的市售醉鱼干为研究对象,利用电子鼻对其挥发性物质进行识别,并对采集数据进行主成分分析和判别因子分析。结果采用主成分分析可区分不同生产厂家的醉鱼干,区分指数为94;采用判别因子分析样品分散度较好,且产地对醉鱼干挥发性物质的形成仍具有一定影响。结论电子鼻能较好地识别不同市售醉鱼干的挥发性物质,具有较好的应用前景。     

肉类电子鼻识别模型的建立

采用电子鼻对牦牛肉、牛肉和鸭肉样品进行检测,同时对经热处理的牦牛肉和牛肉样品进行分析.通过对所获得的数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)和判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA),建立用于识别不同肉类的DFA模型,并对模型进行验证,DFA模型对于未知样品的识别率达到100%,能够有效的区分和识别牦牛肉、牛肉和鸭肉样品.电子鼻分析的结果显示,热处理对牦牛肉的挥发性物质影响较大,而对牛肉的影响较小.     

电子鼻在香精识别中的应用研究

传统的香精检测中采用的感官品闻的方法不仅带有很大的主观性,而且个体差异大,为此作者研制了一套能够实时、客观、准确地检测香精散发气味的电子鼻系统。该系统主要由气敏传感器阵列和数据处理软件组成,并采用氮气作为载气以减少测试环境因素的影响。为了提高信噪比,从每个传感器与气体反应曲线中提取了五个特征值,然后用主成分分析法和BP神经网络对样本特征值进行处理。识别结果表明,这种检测方法快速、客观、准确,识别正确率高达97.2%。      

电子鼻在金华火腿香精识别中的应用

文章提出了一种用电子鼻鉴别香精相似程度的新方法.利用电子鼻采集金华火腿原料与调配的金华火腿香精的香气成分,并得到电子鼻传感器的响应值,再利用主成分分析法(PCA)、单类成分判别分析法(SMICA)等多元统计方法进行数据分析.结果得出,经加香调配的金华火腿香精的风味轮廓与金华火腿原始风味有一定差别,表明电子鼻可以成功的应用于样品的香气鉴别.     

电子鼻在芝麻油及芝麻油香精识别中的应用

采用电子鼻时芝麻油、芝麻油香精和其他油脂样品进行了分析.对所获得的数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、判别因子分析(Discriminant Factor Analysis,DFA)和统计质量控制分析(Statistical Quality Control,SQC),结果表明:电子鼻能够有效识别芝麻油、芝麻油香精和其他油脂,且电子鼻对芝麻油和其他油脂的识别比对芝麻油和芝麻油香精的识别效果更好;2号芝麻油香精和芝麻油样品的香气较为相似,其香气的模拟比较成功;电子鼻能够识别不同储存时间的芝麻油样品,随着储存时间的延长,样品在PCA图中呈现规律性的变化,这可能与芝麻油在储存过程中发生氧化有关.     

电子鼻对模拟金锣鸡肉肠风味香精的识别

利用电子鼻鉴别模拟金锣鸡肉肠风味香精与金锣鸡肉肠的风味差别。运用电子鼻采集两样品的香气轮廓,得到电子鼻传感器的响应值,并通过主成分分析和统计质量控制分析多元统计方法进行数据分析。结果表明：金锣鸡肉肠和模拟金锣鸡肉肠风味香精之间风味存在差别,调配香精工作需进一步改善,更好的模拟鸡肉肠风味。     

电子鼻在肉味香精质量控制中的应用研究

利用电子鼻系统分析了不同物理状态、不同香气特征以及不同生产批次的肉味香精气味的变化,采用多元统计方法对所获得的数据进行了主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)以及统计质量控制分析(SQC),构建了质量控制模型并对样品的质量稳定性进行了评价。结果表明,电子鼻能够识别出不同生产批次的同一肉味香精;通过对电子鼻进行严格的训练并建立质量控制模型,可成功实现利用合格产品对未知样品进行质量控制。     

电子鼻和电子舌在果酒风味分析中的应用

采用电子鼻嗅觉指纹分析系统、电子舌味觉指纹分析系统及人工感官评价对不同品种樱桃酒(中樱狄墨尔干红和干白)和不同品种葡萄酒(张裕干白和长城干红)的香气和口感进行了检测,并采用主成分分析(PCA)和判别因子分析法(DFA)对传感器响应信号进行了分析。经模式识别分析得到:在香气上,樱桃干白与葡萄干白的差异最小,其次是樱桃干红和葡萄干红,干白和干红之间的差异最大;在口感上,樱桃酒(干红和干白)与葡萄酒(干红和干白)的差异较大。电子鼻和电子舌分析结果与人工感官评价结果一致。研究表明,电子鼻和电子舌结合模式识别方法可用于果酒的风味评价。     

绿茶香气的电子鼻分析方法研究

以2种质量等级的信阳毛尖茶样为原料,用GC-Flash型电子鼻对其冲泡后的香气进行研究。用2种质量等级茶样的电子鼻PCA图中的区分指数作为测定指标,分析了电子鼻在实验中的不同NaCl添加量、预热温度、预热时间、吸附温度、吹扫时间等影响因素,设计了L9(33)正交实验,建立了电子鼻研究绿茶香气的分析方法:预热温度75℃,预热时间25min,吹扫时间20s,使2种质量等级茶样在电子鼻的PCA图中很好地区分开来,即2种质量等级茶样的电子鼻PCA图中的区分指数上升至90。     

7种面酱的电子鼻和电子舌辨别分析

采用电子鼻和电子舌技术,对煮制前后7种面酱香气和口感进行检测,并对所得数据进行PCA和SQC分析。结果表明:煮制前六必居甜面酱与天源面酱之间的香气非常相似,经煮制后,差异比较大。麦酱和馒头酱的香气在煮制前后都比较接近,其区别指数分别为46.77%和56.61%。十笏园面酱和六必居面酱煮制前的香气特点截然不同,而煮制后的香气比较接近。自制的馒头酱与麦酱虽然香气比较相近,但在口感方面的差别比较明显。煮制前,六必居面酱、十笏园面酱与自制麦酱的口感差别明显,但煮制之后差别不大。     

电子舌对不同食用植物油区分识别研究

采用法国Alpha M.O.S公司生产的电势型味觉电子舌系统对20种不同品种、不同原料产地的食用植物油进行区分与识别,并对传感器阵列采集的食用植物油响应数据进行主成分分析和判别因子分析.结果表明:传感器阵列的选择与剔除由不同食用植物油样品和不同传感器响应能力决定,主成分分析和判别因子分析2种方法均能较好地对食用植物油样品进行分类识别,分析结果显示判别因子分析优于主成分分析.电子舌作为一种新型的现代检测技术在油脂品质定性定量检测与分析方面具有巨大的应用潜力.     

基于电子鼻判别富士苹果货架期的研究

利用电子鼻对不同货架期内的富士苹果挥发性成分进行检测。通过雷达图和负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化,利用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析。结果表明,第7、8号传感器在苹果常温货架期判别中起主要作用,而第2、7号传感器在苹果贮后货架期的判别中起主要作用。PCA、LDA方法均可准确判别常温不同货架期的苹果;与PCA相比,LDA方法可以更准确对不同贮后货架寿命苹果进行判别,并呈现出良好的集中性和单向趋势。因此,电子鼻快速判别不同货架期的苹果具有可行性。