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。     

电子舌在食品检测中的应用研究进展

电子舌技术是一种分析、识别液体味道的新型检测手段.阐述了电子舌的结构组成,重点介绍了电子舌技术在饮料、茶叶、酒类、乳制品、调味品、肉类、油脂等食品领域的应用研究进展.     

电子舌技术在食品领域应用研究进展

主要介绍了目前国内外电子舌的研究现状,重点阐述了电子舌技术在茶叶品质评价、饮料鉴别、酒类识别、乳品工业、发酵过程监控、植物油检测、食品安全等食品领域的应用研究进展,并对电子舌在食品工业中进一步应用的前景作了展望。     

电子舌在食品加工在线检测中的应用研究

电子舌模拟人的味觉器官，是一种分析、识别液体“味道”的新型检测手段。主要由传感器阵列和模式识别系统组成。介绍了电子舌的结构和工作原理，并重点介绍了电子舌在乳品、饮料等食品加工在线检测中的应用。     

电子舌技术在橄榄油检测中应用研究进展

电子舌技术在橄榄油定性、定量检测应用中有了很大进展。综述了电子舌传感器类型以及电子舌在橄榄油检测中的主要应用,包括橄榄油理化性质与感官评价、橄榄品种、源产地鉴别与掺假识别、生物活性成分预测等,并对上述技术、方法、应用进行了归纳,最后对电子舌技术在橄榄油检测中存在的问题进行分析,并对电子舌技术在橄榄油检测中的研究方向进行了展望。     

电子舌技术及其在食品工业中的应用

电子舌技术是一种新型的检测液体味觉特征的手段。文中在介绍人体味觉识别机理的基础上 ,分析了电子舌技术的基本原理 ,着重探讨了几种常见的味觉传感器及其特点 ,总结了电子舌在国内外的研究现状及在食品工业中应用的进展 ,展望了电子舌技术的发展趋势和前景     

基于电子舌技术的饮料评价

介绍了电子舌的组成和工作原理,着重阐述了其在饮料的种类区分、真伪辨别、质量分级和品质评价等领域的应用现状与发展趋势,并指出了这些信息新技术实现过程中所需要解决的问题。电子舌技术简单快速、成本低廉,作为一种新型的现代化智能感官仪器,能够对饮料生产过程进行监控,在饮料质量的评价中具有巨大潜力。     

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。     

电子舌在绿茶饮料区分辨识中的应用

用传感器型电子舌对目前市场上已有的5个品牌共7种绿茶饮料进行检测,以检验电子舌在绿茶软饮料方面的辨识能力。所得数据用主成分分析法、聚类分析法和相似性分析法进行分析。结果表明,该电子舌能够很好的区分这7种绿茶饮料,主成分分析图中的区分指数达到96,且聚类分析和相似性分析的结果与主成分分析结果一致。本结果预示着电子舌在绿茶饮料的味觉区分、在线监测以及真伪辨识等方面具有广阔的应用前景。     

电子舌在烹饪教学与研究中的应用

电子舌是模仿人类舌头的功能研制出的一种分析仪器。经过多年发展,电子舌已经在诸多领域发挥着越来越重要的作用,但是尚未在烹饪研究领域得到应用。通过电子舌能对不同人用各自配方调制出来的糖醋汁进行主成分分析,证明电子舌对其有很好的识别和区分作用,并对电子舌在烹饪中的发展进行展望。     

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。     

蹄叶橐吾功能饮料的制备及其智能感官分析

采用模糊数学感官评价法优化蹄叶橐吾功能饮料的配方,得出最优配方为:蹄叶橐吾添加量8.0 g/L,罗汉果添加量6.0 g/L,蔗糖添加量40.0 g/L,甘草添加量1.0 g/L,此时的产品感官评分最高。运用电子鼻和电子舌技术测定蹄叶橐吾饮料和4种不同品牌饮料的气味和滋味,对所得数据进行主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),得出PCA和LDA的第一、二组分总贡献率分别为99.1%、98.1%和87.22%、93.0%,均大于85%,在一定程度上可以反映样品整体情况。不同样品在PCA图和LDA图中的分布区域不同,表明样品间有较明显区分。与电子鼻相比,电子舌检测所得的同一种样品的分布点更加集中,不同种样品的分布区域较为分散,表明电子舌的检测区分度更高。蹄叶橐吾饮料与市面上销售的同类产品相比,气味和滋味有明显区别,丰富了饮料的多样性。     

电子舌识别技术对腌制黄瓜调料的定量化分析

采用一种基于电子舌识别技术的方法对腌制黄瓜中盐、总酸、还原糖和乳酸钙进行定量分析。采用PLS分析和BP-ANN分析对数据进行处理,建立并对比了两种预测模型。结果表明,PLS模型和BP-ANN模型均具有较好的预测能力,相关系数(R^2)均在0.9以上。对于盐和乳酸钙,两种模型适用性相似;对于总酸,BP-ANN模型优于PLS模型;对于还原糖,PLS模型优于BP-ANN模型。该研究为电子舌识别技术在腌制黄瓜调料定量化分析中应用的可行性提供了理论依据。     

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...     

Study on classification of soy sauce by electronic tongue technique combined with artificial neural network

Electronic tongue as an analytical tool coupled with pattern recognition was attempted to classify 4 different brands and 2 categories (produced by different processes) of Chinese soy sauce. An electronic tongue system was used for data acquisition of the samples. Some effective variables were extracted from electronic tongue data by principal component analysis (PCA). Backpropagation artificial neural network (BP-ANN) was applied to build identification models. PCA score plots show an obvious cluster trend of different brands and different categories of soy sauce in the 2-dimensional space. The optimal BP-ANN model for different brands was achieved when principal components (PCs) were 2, and the identification rate of the discrimination model was 100% in both the calibration set and the prediction set, and the optimal BP-ANN model for different categories had the same result. This work demonstrates that electronic tongue technology combined with a suitable pattern recognition method can be successfully used in the classification of different brands and categories of soy sauce.