电子舌技术识别掺假腐肉香肠的研究

试验利用α-ASTREE电子舌系统对掺假腐肉香肠进行检测,获得电子舌传感器信号响应特征,采用主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)和统计质量控制分析(SQC)进行分类辨别,建立定性和定量识别模型。研究表明,采用PCA和DFA分析法能有效对掺假腐肉香肠定性识别,采用SQC分析法,仅能对掺腐比例较高(60%以上)的香肠样品实现定量识别。结果表明:电子舌技术在掺假腐肉香肠的定性识别上具有应用潜力,可为肉制品的安全检测提供新的技术途径。     

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.     

电子舌对啤酒的区分识别研究

采用电子舌对不同品牌的啤酒及其混合样品进行识别,对所获得的数据进行主成分分析、判别因子分析和偏最小二乘回归分析。结果表明：电子舌能够有效识别不同品牌的啤酒及不同品牌啤酒的混合样品;对不同品牌啤酒的混合样品建立了偏最小二乘回归分析预测模型,电子舌响应信号和啤酒混合比例之间有很好的相关性(相关系数为0.9436),偏最小二乘回归分析模型预测误差在1.43%～3.00%之间。证明电子舌可用于啤酒的识别。     

电子舌对鸡汤和人工勾兑高汤及其混合样品的识别

运用电子舌对鸡汤与人工勾兑高汤及其混合样品进行识别,对所获得的数据进行主成分分析、判别因子分析和偏最小二乘回归分析。结果表明:电子舌能够有效识别鸡汤与各种人工勾兑的汤,以及其混合样品;对不同混合比例的鸡汤建立了偏最小二乘回归分析预测模型,电子舌响应信号和鸡汤混合比例之间有很好的相关性(相关系数为0.958 71),偏最小二乘回归分析模型预测误差在15%以内。证明电子舌可用于鸡汤与人工勾兑汤的识别。     

基于电子舌的微冻鲢鱼新鲜度识别研究

利用α-ASTREE电子舌对不同储藏期的微冻鲢鱼的新鲜度进行检测,采用AstreeⅡ软件对获取的数据信号进行主成分(PCA)分析和判别因子(DFA)分析。研究显示不同储藏期鲢鱼样品能够被电子舌有效区分,且鲢鱼鲜度差异的信号强度主要来源于传感器JB、HA、GA。比较而言,DFA法较之PCA法更加容易区分不同储藏期的鲢鱼样品。在判别因子分析中,仅前两个判别因子的累计贡献率就高达97.46%,识别效果显著。     

基于电子舌技术的卷烟主流烟气味觉识别

为考察电子舌对不同卷烟烟气味觉的识别效果,利用电子舌系统检测了6个烤烟型和3个混合型卷烟样品主流烟气水处理液的味觉特征,并对其传感器响应信号进行了主成分分析( PCA)和判别因子分析( DFA).结果表明:①前2维主成分对卷烟品种的味觉识别贡献率达84.82％;②前2维DFA对卷烟品种的味觉识别贡献率达95.42％.结...     

二胺氧化酶对川味香肠品质及生物胺含量的影响

为探究外源添加二胺氧化酶是否会对川味香肠的感官品质造成影响,以及其降解生物胺能力,该研究以外源添加二胺氧化酶的川味香肠为实验对象,测定了香肠的感官品质及生物胺含量.感官评价、电子鼻、电子舌、质构以及色差分析结果显示实验组和对照组均无显著差异,表明二胺氧化酶的添加对川味香肠的感官品质无显著影响.添加二胺氧化酶的川味香肠的...     

基于电子舌和电子鼻的鲊肉粉风味分析

通过电子舌和电子鼻对鲊肉粉发酵过程中不同发酵时间产品的风味进行测定,对数据进行主成分分析(principal components analysis,PCA)、判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA)和雷达图分析。结果表明:不同的发酵时间会对鲊肉粉的风味产生很大的影响,电子舌和电子鼻均能够很好地检测出不同发酵时间下鲊肉粉的风味物质的变化情况,且DFA比PCA能够更好地区分出鲊肉粉风味物质的变化,雷达图能直观地反应风味物质的变化情况。     

电子舌技术在真假伊力老陈酒鉴别中的应用

通过电子舌技术对真假两种伊力老陈酒10年进行分析,并结合判别因子分析和软独立建模分析建立了真假酒的预测模型。结果表明:判别因子分析模型和软独立建模模型均能够准确识别未知样品中的真假伊力老陈酒10年,识别正确率达到了100%,电子舌技术可用于伊力老陈酒10年真假酒的鉴别。     

电子舌对掺入果葡糖浆掺假蜂蜜的识别

采用电子舌对不同蜂蜜以及掺入果葡糖浆的蜂蜜样品进行测定,对所获得的数据进行主成分分析、判别因子分析和偏最小二乘回归分析。结果表明:电子舌能够区分不同蜂蜜样品和掺假蜂蜜样品(果葡糖浆掺入比例≥5%);对掺假蜂蜜样品建立了偏最小二乘回归分析预测模型,电子舌响应信号和果葡糖浆掺入比例之间有很好的相关性(决定系数R2为0.992 0),偏最小二乘回归分析模型预测误差均≤5%(掺入比例为10%~70%)。试验证明电子舌可用于掺入果葡糖浆的掺假蜂蜜的识别。     

宜宾芽菜发酵后熟期的电子鼻识别研究

分别采用理化指标、感官分析和电子鼻对不同宜宾芽菜发酵后熟期进行分析.研究表明,单一的理化指标和感官分析均无法识别芽菜发酵后熟的程度.而采用电子鼻检测技术对获得的传感器信号数据进行主成分分析(PCA)及判别因子分析(DFA),结果表明电子鼻能够有效区分不同芽菜发酵后熟期,且DFA分析方法优于PCA分析方法;同时,芽菜样品的分辨指数最高可达98.35％,识别效果显著.     

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。     

Discrimination of edible fungi varieties and evaluation of their umami intensities by using an electronic tongue method

The flavour and taste of edible fungi are highly associated with the presence of several umami substances. In this study, the different edible fungi are discriminated by an electronic tongue method. The response data are analysed by the PCA (principal component analysis), DFA (discriminant factor analysis) and PLS (partial least square) method. The results show that the two data analysis methods (PCA and DFA) could successfully distinguish the variety of edible fungi. Moreover, the umami intensities of the edible fungi solutions are evaluated and compared by an electronic tongue analysis with calibration by the responses of different monosodium glutamate (MSG) concentrations. The signals are also used to build up PLS models to estimate and predict the umami intensities of the edible fungi. The results of this study indicate that the electronic tongue has a great potential in qualitative and quantitative analysis of the sensory quality of edible fungi.     

基于电子舌检测快速判别不同物种畜禽骨蛋白肽

目的:为深入了解畜禽骨蛋白肽的滋味特征及其差异,探究电子舌快速判别鉴定不同物种畜禽骨蛋白肽的可行性.方法:取牦牛骨蛋白肽(yak bone peptides,YBPs)、黄牛骨蛋白肽(bovine bone peptides,BBPs)、猪骨蛋白肽(pig bone peptides,PBPs)、鸡骨蛋白肽(chick...     

基于电子舌技术的浓香型白酒基酒年份分类方法

为实现不同年份的浓香型白酒基酒的快速区分和识别,该研究以5个不同年份浓香型白酒基酒为研究对象,利用电子舌对样品进行判别分析,并采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）对白酒的年份进行分类,将得到的模型分别通过簇状独立软模式法（SMICA）、判别因子分析（DFA）对白酒的年份进行识别和验证。研究表明,SMICA分析的结果能够准确的识别导入的样品数据是否是模型以内和模型之外的年份基酒,而DFA分析可以准确的对导入的白酒样品的年份进行识别,确定其白酒样品的年份。综上所述,利用电子舌结合化学计量学,可以快速、准确、稳定的对白酒基酒年份进行分类和识别,可为白酒掺假问题提供理论支撑,并促进白酒产业和白酒分析技术的快速发展。     

樱桃酒感官评价与电子舌感官分析的相关性研究

对五种不同樱桃酒的感官属性(酸、甜、苦、涩)进行了感官评价和电子舌指纹分析,利用主成分(PCA)与判别因子(DFA)分析对电子舌区分樱桃酒的能力进行了评价,并通过PCA、偏最小二乘法(PLSR)将感官评价结果与电子舌7根传感器(ZZ、BA、BB、CA、GA、HA、JB)响应相关联。结果表明,电子舌指纹分析系统对樱桃酒具有较好的区分辨别能力,传感器JB与酸味,传感器HA、CA与甜味,传感器ZZ与涩、苦味具有较高的相关性。     

基于电子舌的鸡肉香精风味改进研究

研究使用食品原料在达到相同风味效果的情况下取代化学的香味物质,运用电子舌采集鸡汤与添加不同物质的鸡肉香精的口感轮廓,得到传感器的响应值,并通过主成分分析(PCA)、统计质量控制分析(SQC)和判别因子分析(DFA)等多元统计方法进行数据分析,建议采用基本配方+小麦蛋白+大蒜粉的配方,建议不添加硫胺素.研究表明电子舌技术可以较好的应用于香精的风味改进.     

基于电子鼻和电子舌技术对不同金银花酒的鉴别分析

为鉴别不同生产类型的金银花酒,该研究利用电子鼻和电子舌技术及二者拟合技术结合人工感官评价对金银花酒样品进行检测,对所测数据进行主成分分析（PCA）、判别因子分析（DFA）,分别从气味和滋味两方面进行评价鉴别。不同生产类型金银花酒样品在电子鼻、电子舌和二者拟合结果的主成分分析中第一主成分（PC1）与第二主成分（PC2）的贡献率之和分别达到了90.97%、90.91%、95.00%;电子鼻判别因子分析总贡献率为89.72%,佐证了主成分分析结果;滋味雷达图显示小曲酿造金银花酒在鲜味上的响应度明显高于大曲酿造和大曲配制的金银花酒,这与人工感官评价相一致;以上表明电子鼻、电子舌技术能够准确的鉴别不同生产类型的金银花酒样品,可用于今后对不同金银花酒的比较分析中。