基于低场核磁共振技术的大米品种快速鉴别

为探索大米无损检测技术,提出了一种基于低场核磁共振技术的快速、无损鉴别大米品种的新方法。以不同地域的大米为低场核磁共振检测对象,利用主成分分析法(PCA)分析处理Carr-Purcell-Meiboom-Gill(CPMG)序列的检测数据。实验结果表明,不同地域的大米在主成分得分图上可以得到很好的区分;说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为大米的品种鉴别提供了一种新方法。     

基于zNose~(TM)电子鼻对不同品牌汾酒的快速识别

风味是鉴别汾酒品牌最重要的标准之一。针对传统品酒师品评的主观性及现阶段光谱仪、色谱仪等大型仪器检测汾酒的局限性,实验采用表面声波型电子鼻zNose~(TM)对6种不同品牌的汾酒酒样进行指纹图谱采集。通过比较指纹图谱差异,对酒样特征峰进行提取,利用主成分分析和判别因子分析对数据进行分析,并用贝叶斯判别函数验证其准确率,采用概率神经网络建立了识别模型。结果表明,主成分分析和判别因子分析都能对不同品牌汾酒进行区分,且判别因子分析法的区分效果优于主成分分析法,建立的概率神经网络模型其识别率达到100%。研究发现,表面声波型电子鼻zNose~(TM)对不同品牌汾酒具有较好的鉴别和分类能力。     

主成分及聚类分析用于洽洽香瓜子的快速鉴别

采用同时蒸馏萃取(SDE)与GC-MS联用对洽洽香瓜子和6种不同品牌香瓜的挥发性成分进行了分析,共分离鉴定出129种挥发性成分,主要由醛类、酮类、酯类、烯烃类、醚类、含硫含氮类、酚类、醇类和酸类化合物组成,不同品牌的香瓜子含有其特有的挥发性风味物质。利用SPSS 19.0分析软件对所得的129种挥发性成分进行主成分分析,取累积贡献率为92.44%的前8个主成分进行聚类分析。结果表明,通过主成分聚类分析能很好的将洽洽香瓜子与其他品牌的香瓜子鉴别区分开。     

基于烟丝动态顶空香气成分的卷烟品牌分析

采用吹扫捕集-气相色谱/质谱法对16种卷烟样品的顶空香气成分进行了分析,应用聚类分析和主成分分析法对两个不同品牌卷烟的顶空香气成分进行综合评价。结果表明,同一品牌卷烟很好地聚成一类,不同品牌卷烟很好地相互区分,说明顶空香气成分既反映了相同品牌卷烟的相似性,又体现了不同品牌卷烟的相异性。该方法可为卷烟品牌的风格表征、品质维护和真伪鉴别提供参考。     

基于电子舌电子鼻分析红糖风味的差异性

目的:运用电子鼻、电子舌对不同品牌红糖风味进行检测区分,建立一种有效鉴别不同品牌、等级、产地红糖的方法。方法:对红糖感官评定结果进行等级一致性检验;运用电子舌自带软件对数据进行主成分分析,运用电子鼻自带软件对数据进行主成分分析、传感器区分度分析及线性判别分析;并利用DPS对电子舌数据进行方差分析及最小显著差异(LSD)法多重比较,对电子鼻数据进行方差分析;建立滋味雷达图观察不同红糖样品对传感器响应强度的差异性。结果:电子舌、电子鼻能够区分不同品牌、等级、产地的红糖,各红糖样品滋味差异主要是丰富性、咸味,香气成分差异主要是氮氧化合物、甲烷等短链烷烃、有机硫化物和无机硫化物;感官评定等级一致性检验结果也显示不同红糖样品的差异性显著。结论:电子舌、电子鼻技术可用于区分不同品牌、产地、等级的红糖,为红糖品质鉴别提供技术支持。     

基于指纹图谱和化学计量学的浓香型白酒分类研究

该研究以市售畅销的7个品牌、不同等级的浓香型白酒为研究对象,利用气相色谱-质谱联用（GC-MS）技术建立了浓香型白酒中风味成分的指纹图谱,结合相似度分析、主成分分析（PCA）和判别分析（DA）对不同品牌的浓香型白酒样品进行了有效区分和鉴别。结果表明,不同品牌间样品的相似度存在一定差异;PCA表明前三个主成分累计方差贡献率达到89.71%,能对样品进行聚类和区分;利用判别分析可以将不同产地的酒样区分开,正确率为100%。综上,相同品牌不同等级的白酒具有明显的相关性,不同品牌白酒可以利用指纹图谱结合化学计量学方法进行鉴别和分类,为白酒质量控制及真伪鉴定提供了一种新方法。     

基于便携式近红外光谱技术的茯苓粉真实性无损检测研究

目的 基于便携式近红外光谱技术结合化学计量学方法建立了一种茯苓粉真实性无损检测新方法。方法 以与茯苓粉外观相似的生粉、木薯粉和小麦粉为假冒以及掺假物质, 利用便携式近红外光谱仪采集假冒以及不同比例掺假茯苓粉的光谱数据; 利用光谱预处理方法消除光谱中的背景以及基线漂移干扰; 结合主成分分析方法构建假冒以及掺假茯苓粉的鉴别模型。结果 采用原始光谱建立的主成分分析模型即可实现假冒茯苓粉(生粉和木薯粉)以及不同比例掺假茯苓粉(生粉)的准确鉴别, 但无法实现假冒以及所有比例掺假茯苓粉(小麦粉)、25%掺假比例茯苓粉(木薯粉)的准确鉴别; 合适的预处理方法可以提高模型的鉴别准确率, 经预处理后的主成分分析模型可以实现所有假冒以及掺假茯苓粉的准确鉴别。结论 采用近红外光谱技术与化学计量学方法可实现茯苓粉真实性无损检测。     

电子舌对果酱的区分识别研究

在介绍电子舌技术以及电子舌在烹饪中应用的基础上,研究了电子舌在鉴别同种品牌不同口味与同种口味不同品牌的果酱方面的应用,将试验所得数据经过特征提取后,采取主成分分析(PCA)和判别函数分析(DFA)2种不同的分析方法对试验所得数据进行分析,数据结果显示电子舌可以明确地分辨不同品牌与不同口味间的果酱,使电子舌在调味料检测和鉴定方面有着较为广阔的应用前景。     

基于近红外光谱技术和优化预处理方法的不同品牌燕麦无损鉴别分析

目的 建立红外光谱预处理方法以实现对不同品牌燕麦的快速无损鉴别。方法 通过对不同品牌燕麦样品近红外光谱进行采集, 结合单一以及组合光谱预处理方法消除光谱干扰, 最后利用主成分分析法构建稳健的鉴别模型。结果 光谱预处理有效消除了变动背景以及基线漂移干扰, 最佳预处理方法为二阶导数, 可以实现进口、国产、劣质燕麦之间的完全鉴别。结论 通过近红外光谱预处理方法对原始光谱图进行处理, 可以提取光谱图中有用信息, 消除样品自身不均等因素对光谱的影响, 提高不同品牌燕麦鉴别的准确率。     

气味指纹分析技术在植物油识别中的应用

利用电子鼻对不同来源以及不同品牌的植物油进行检测,得到电子鼻传感器的响应信号,采用主成分分析法(PCA)和判别因子分析法(DFA)等多元统计方法进行数据分析。结果表明:不同来源(海藻油、亚麻籽油、玉米油、葵花籽油)的植物油在风味上有一定差别,而不同品牌的植物油(福临门葵花籽油和多力葵花籽油、纯度不同的海藻油)在风味上没有明显的差异;在模式识别分析中,主成分分析和判别因子分析对于不同来源的植物油均具有良好的区分效果,指纹图能更好地反映不同类型传感器对植物油中挥发性物质响应信号的强弱。     

基于电子鼻技术的金华火腿鉴别与分级

研制一套适合金华火腿品质的电子鼻分级系统,对3个等级的金华火腿样品进行了检测,获得了电子鼻传感器的响应值。再利用线性判别式分析(LDA)、主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)等多元统计方法进行了数据处理,其中LDA用来鉴别,PCA用来降维,PLS用来预测。结果表明电子鼻能够很好地区分不同品质等级的金华火腿,并验证了预测金华火腿等级的实际效果。该研究所提出的品质分级检测新方法将为金华火腿标准的修订和完善提供科学依据。     

基于统计学习理论的食用油红外光谱分析方法研究

目的建立不同品质食用油快速分类的中红外光谱检测方法。方法不同品质的食用油在化学组分上是存在差异的,利用中红外光谱技术全面反映和整体把握食用油的化学成分信息,并借助主成分分析(PCA)结合马氏距离法对食用油的中红外光谱图进行预处理,提取其特征信息,然后通过基于统计学习理论的支持向量机(SVM)建立相应分类模型,运用模型自动鉴别不同品质的食用油类别属性。结果实验通过从市场上随机抽取食用油样本,选取了3种不同品牌的大豆油、花生油共60个样本进行测试,分类正确率达到了100%。结论基于统计学习理论的食用油红外光谱分析方法对不同品质食用油的快速分类鉴别是有效的。     

基于气相-离子迁移谱技术快速鉴定黄酒酒龄及品牌

目的:建立一种黄酒标注酒龄及品牌快速鉴别的气相色谱-离子迁移谱检测方法。方法:以5种标注酒龄及3个品牌的黄酒为研究对象,采用气相色谱-离子迁移谱法(GC-IMS)测定样品中的挥发性化合物,并进行主成分分析。结果:挥发性物质指纹图能识别含量差异大的挥发物,3～5年和8～20年古越龙山黄酒可通过指纹图直观判断,对于不同品牌的黄酒也可快速区分,然而,较难区分3年和5年,8年和20年的黄酒。用色度角可以很好地区分所有品牌及标注酒龄的黄酒。在鉴定的5种挥发物中,乙酸乙酯含量在不同黄酒中基本不变,二甲基二硫含量变化也较少,而苯甲醛、乙酸异戊酯和丁酮含量差异较大,可作为不同标注酒龄及品牌黄酒的主要区分指标。主成分分析具有较好的分类效果,可有效区分不同标注酒龄及品牌的差异。结论:离子迁移谱法结合主成分分析能够快速区分不同黄酒标注酒龄及品牌的差异,在黄酒质量评估等领域有较好的应用前景。     

基于近红外光谱的豆酱鉴别技术研究

针对葱伴侣、凤彩桥、海天和金菜地四种品牌的豆酱,利用近红外光谱分析技术,对其进行预处理、主成分分析(PCA)、聚类分析(CA)和判别分析(DA),以建立识别不同豆酱品牌的近红外光谱定性判别模型.分析结果显示4种不同品牌的平均近红外光谱存在差异,其主成分空间分布也处于不同区域.对样品进行聚类分析,凤彩桥和海天存在小部分交...     

电子鼻技术在香菇甲醛识别中的应用

尝试采用电子鼻检测手段,对两种不同甲醛含量的香菇进行快速检测与识别.以两种不同甲醛含量的香菇为研究对象,利用主成分分析(PCA)、BP神经网络对电子鼻采集的数据进行分析识别.结果表明,主成分分析(PCA)能够很好的进行识别区分,用BP神经网络进行分析,训练样本回判率达到100%,测试样本识别率达到90%以上.电子鼻可以识别两种不同甲醛含量的香菇.     

不同品牌豆浆粉与假冒豆浆粉无损鉴别方法的建立

基于近红外光谱技术与化学计量学方法建立一种适合于假冒以及国内外不同品牌豆浆粉的无损鉴别方法。采集国内外不同品牌豆浆粉以及假冒豆浆粉共132个样本的近红外光谱,利用连续小波变换方法扣除光谱中的背景和基线干扰,基于标准偏差与相对标准偏差筛选出特征波长,并结合主成分分析方法对不同品牌与假冒豆浆粉进行鉴别。结果表明:连续小波变换能够有效消除基线的干扰,波长筛选方法可以大大提高鉴别的准确性。采用该方法,假冒豆浆粉、进口豆浆粉与国产豆浆粉之间的鉴别准确率达100%,而不同品牌豆浆粉之间的鉴别准确率达93.94%。采用近红外光谱技术与化学计量学方可有效实现对国内外不同品牌豆浆粉以及假冒豆浆粉的快速无损鉴别分析。     

基于低场核磁共振技术的注胶肉快速检测

目的:探索并建立一种新的注胶猪肉快速检测方法.方法:以正常猪肉及注射不同种类胶(黄原胶、卡拉胶、明胶、琼脂)的注胶肉为对象,利用低场核磁共振并结合主成分分析法分析处理的检测数据,根据肉品中的水分存在状态及分布结果,对猪肉进行快速检测.结果:正常肉与注胶肉之间、各类注胶肉及不同注胶量之间在主成分得分图上具有很好的区分效果.结论:低场核磁共振技术结合主成分分析法可以快速区分正常肉与注胶肉.     

一种可视化快速鉴别白酒的新方法研究

白酒主体香味成分的含量和比例,是白酒香型风格的"构成要素"。针对白酒的主体香味成分,选择筛选出特异性敏感元件20种,构建5×4比色传感阵列芯片,建立了一种可视化快速鉴别白酒新方法。新阵列芯片检测性能明显优于已报道的通用阵列,可精确识别出不同风味白酒,且能反映出不同白酒中主体香味成分的差异。对15种白酒进行检测,主成分分析结果表明,前三个主成分对识别的贡献率依次为酯、醛、缩醛类物质(34.5%),酸类物质(19.2%)和乙醇(11.9%)。聚类分析发现同一品牌的白酒能正确归类,不同品牌同种香型白酒能率先聚为一类。各白酒间的相似性和差异性在聚类图上有较好的体现,不同香型白酒间的距离远近与白酒的生产原料、糖化发酵剂、酿造工艺密切相关。     

电子鼻识别大米挥发性物质的应用性研究

利用电子鼻对不同收获年份、不同产地和不同基因型大米的挥发性气味物质进行检测,并对采集数据进行主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA).结果表明:所测样品被区分为两大组群,分别是2011年和2009年收获的稻米,201 1年收获稻米的两个不同基因型大米的区别指数为92.01％,同一基因型不同产地大米间区别指数小于80％,电子鼻能很好地区分出不同基因型、不同收获年份大米气味物质的差异,但是不能很好区分大米的不同产地,将其应用于鉴别大米新陈和基因型的差异是可行的.     

基于主成分分析的面条品质评价

针对面条品质的主观评价的缺陷,利用食品力学性能检测仪对面条进行了拉力和剪切力检测,采用主成分分析的方法对面条品质进行了客观评价,得出面条品质的综合得分,并与感官评价得分进行了比较分析.结果表明同一品牌、同一系列的面条品质相近;不同品牌的面条品质有较大的差异.手工制面(或仿手工制面)优于机制面;干白面条优于添加其他成分的面条.