主成分分析法用于食品样品分类研究

利用化学模式识别技术的主成分分析(PCA)法对取自江西不同地区的谷物、蔬菜、水果的24个样品进行分类研究,所涉及的变量包括金属离子K、Na、Ca、Mg、Mn、Fe、Zn、Cu、Cr、Pb和有机物蛋白质、碳水化合物、脂肪、VB1、VB2。结果表明,运用PCA法可获得大量样品的统计特征,对变量进行适当的选择能够有效地分辨不同的样品。     

基于主成分分析法的美八苹果品质综合评价体系构建

用主成分分析得出代表美八苹果品质的综合指标,依据建立的综合评价模型对苹果进行分级。用SPSS 19.0软件对120个美八鲜果的13项品质指标进行主成分分析筛选出主成分因子,Excel软件辅助得出各个主成分因子的得分以及鲜果的综合得分,然后利用k-均值聚类分析将鲜果分级。结果显示,前7项主成分因子的累计方差贡献率达91.490%,能够反映出原始样本的大部分信息。根据各个样本的前7项主成分因子得分及各个因子的方差贡献率得出样本综合评分公式,计算样本的综合得分。然后根据综合得分利用k-均值聚类分析可将120个美八鲜果划分为5级,各级数量的百分比为15.00%、28.33%、33.33%、19.17%、4.17%。本研究为美八鲜果理化品质分析建立了一种客观、可行的多指标综合评价及分类模型。     

基于主成分分析法的美八苹果品质综合评价体系构建

用主成分分析得出代表美八苹果品质的综合指标,依据建立的综合评价模型对苹果进行分级。用SPSS 19.0软件对120个美八鲜果的13项品质指标进行主成分分析筛选出主成分因子,Excel软件辅助得出各个主成分因子的得分以及鲜果的综合得分,然后利用k-均值聚类分析将鲜果分级。结果显示,前7项主成分因子的累计方差贡献率达91.490%,能够反映出原始样本的大部分信息。根据各个样本的前7项主成分因子得分及各个因子的方差贡献率得出样本综合评分公式,计算样本的综合得分。然后根据综合得分利用k-均值聚类分析可将120个美八鲜果划分为5级,各级数量的百分比为15.00%、28.33%、33.33%、19.17%、4.17%。本研究为美八鲜果理化品质分析建立了一种客观、可行的多指标综合评价及分类模型。      

Dairy Ingredients effects on sausage sensory properties studied by principal component analysis

The effects of dairy ingredients (1, 3, 5%)–ordinary and high-viscosity sodium caseinate, skim-milk powder, whey protein or demineralized whey powder–on sensory properties and instrumental texture and color of sausages, were investigated. Sausages were formulated with 2 or 4% potato starch and cooked to a core temperature of 76 or 82°C. Principal component analysis (PCA) revealed three dominating factors for sensory properties; the first related to dairy ingredients and starch concentrations, the two others to type of dairy ingredients. Results were verified by analysis of variance (ANOVA). Results of sensory analysis were further verified by textural and color analysis using PCA and ANOVA, respectively.     

黑米馒头的制备及其力学特性主成分分析

采用主成分分析的方法,以馒头的力学指标为依据,结合感官评定对黑米馒头的食用品质进行评价.从样本相关矩阵出发,对黑米馒头的主要力学指标进行分析,由累积贡献率达到79.45%以上,确定反映馒头食用品质的2个主成分,并获得各品种的综合评分.感官评定得出黑米超微粉添加量为20%时感官得分较高,与主成分分析结果基本一致,表明应用主成分分析的方法、利用馒头的力学指标评定黑米馒头的食用品质具有可行性.     

主成分分析在蛋清蛋白基脂肪模拟物综合评价中的应用

为了科学、直观的对蛋清蛋白基脂肪模拟物的品质做出综合评价,文中采用主成分分析法(principal components analysis,PCA)分析了不同条件对蛋清蛋白基脂肪模拟物的影响。研究了不同湿热处理条件(湿热温度、湿热时间)、原料添加量(蛋白添加量、蛋黄粉添加量)、蛋白分散液p H值和微粒化处理条件(剪切转速、剪切时间)等因素条件对脂肪模拟物的感官指标(保型性、细腻度、外观、气孔数、气味)、物性指标(硬度、稠度、内聚性、黏性指数)、粒径及持水性的影响。通过计算综合评分值筛选出综合评价最高的制备工艺条件为:按照100g/L及0.5 g/L的比例添加蛋清蛋白和蛋黄粉,充分混匀配制蛋白分散液,以柠檬酸调节p H值为3.5;置于75℃水浴中湿热处理16 min;待4℃冷藏陈化24 h后,采用10 000 r/min的剪切转速处理90 s,得到持水能力较高、细腻均匀、产品物性与感官指标与市售沙拉酱接近的蛋清蛋白基脂肪模拟物。     

基于主成分小米-小麦混合粉面团流变学特性综合评价

选择13个品种小米粉按照0~35%比例与小麦粉混合,通过对小米-小麦混合粉面团粉质特性和拉伸特性分析,基于主成分建立了混合粉面团流变学特性综合评价模型。结果表明,随着小米粉添加比例的增加,小米-小麦混合粉面团综合主成分值逐渐下降;主成分分析提取2个主成分,累计方差贡献率为85.21%;综合主成分值越高,小米-小麦混合粉面团流变学特性越好。豫谷18、白谷、冀谷19适宜制作高筋粉类食品;112和113综合主成分值最低,流变学特性较差,较适宜制作低筋类食品;当小米粉添加量超过15%时,除白谷、豫谷18这两个品种之外,其余品种综合主成分值均为负值,小米-小麦混合粉面团品质显著降低。     

不同品种马铃薯淀粉功能性质的相关性及主成分分析

分析黑龙江、甘肃、北京3个地区的11个马铃薯品种制备得到淀粉的水分含量、色泽、直链淀粉含量、透光率、碘蓝值、溶解度、膨胀度、胶稠度、质构特性。结果显示,不同品种各指标差异显著,直链淀粉质量分数的变化范围是10.96%～16.64%;相关性分析发现不同品种的各品质指标间存在显著的相关性,直链淀粉与淀粉提取率(r=0.468 3)、膨胀度(r=0.520 9)、硬度(r=-0.472 1)、咀嚼性(r=-0.449 6)分别呈显著的相关性。主成分分析结果显示,前4个主成分的特征根大于1,可以解释原有数据的信息,综合主成分得分,陇薯9号的综合值排名第一,荷兰薯的综合值最低。     

pH和干热处理对蛋清粉性质的影响

研究了不同pH及干热处理对蛋清粉凝胶强度、持水力、色差、微观结构等性质的影响;实验结果表明碱性条件下可以增强蛋清粉的凝胶强度和持水力;蛋清粉经过干热温度80℃、干热时间8d,其凝胶强度增强明显,且色泽可以接受。     

Parsimonious classification of binary lacunarity data computed from food surface images using kernel principal component analysis and artificial neural networks

Lacunarity is about quantifying the degree of spatial heterogeneity in the visual texture of imagery through the identification of the relationships between patterns and their spatial configurations in a two-dimensional setting. The computed lacunarity data can designate a mathematical index of spatial heterogeneity, therefore the corresponding feature vectors should possess the necessary inter-class statistical properties that would enable them to be used for pattern recognition purposes. The objectives of this study is to construct a supervised parsimonious classification model of binary lacunarity data-computed by Valous et al. (2009)-from pork ham slice surface images, with the aid of kernel principal component analysis (KPCA) and artificial neural networks (ANNs), using a portion of informative salient features. At first, the dimension of the initial space (510 features) was reduced by 90% in order to avoid any noise effects in the subsequent classification. Then, using KPCA, the first nineteen kernel principal components (99.04% of total variance) were extracted from the reduced feature space, and were used as input in the ANN. An adaptive feedforward multilayer perceptron (MLP) classifier was employed to obtain a suitable mapping from the input dataset. The correct classification percentages for the training, test and validation sets were 86.7%, 86.7%, and 85.0%, respectively. The results confirm that the classification performance was satisfactory. The binary lacunarity spatial metric captured relevant information that provided a good level of differentiation among pork ham slice images.     

Use of principal component analysis to evaluate the physical properties of Mahon cheese

 The texture, colour and water activity of the seven existing types of Mahon cheese, manufactured under the Mahon cheese Appellation of Origin, were studied using eight physical variables. Four of the types are industrially manufactured [fresh (less than 10 days of ripening), half-ripened (2–5 months of ripening), ripened (5–10 months of ripening) and old-ripened (more than 10 months of ripening)] and three are traditionally manufactured (half-ripened, ripened and old-ripened). ANOVA, Tukey's multiple range test and principal component analysis (PCA) were used. Mahon cheeses from different ripening periods exhibited significant differences in water activity and yellowness values (P<0.001). PCA reduced the eight physical variables to two independent components, which accounted for 84.4% of the total variance. The first principal component (PC1) separated cheeses characterised by high water activity, high springiness values and slight yellowness from those with high hardness and puncture force; PC1 therefore distinguished among samples from different ripening periods. Cohesiveness, chewiness and gumminess were highly correlated in the second principal component, which could be interpreted as an index of cohesiveness. Received: 8 February 1999     

月季花瓣营养成分评价及主成分和聚类分析

为探明不同品种月季花瓣营养成分间的差异和相关性,该研究对河南南阳地区10个不同栽培品种月季花瓣中的基本营养成分进行了测定,并结合化学计量学对各营养成分进行了分析评价.结果表明,所测品种中蛋白质和脂肪的平均含量分别为8.93％、1.28％(质量分数);矿物元素K、Ca、Mg、Na、Fe、Mn、Cu、Zn、Se等的平均含量...     

蛋制品在甜食/休闲食品中的应用

<正> 甜食是一个含糊的概念,它起源于糖果点心,后延伸包括了休闲食品,目前尚没有关于甜食的具体定义。作为甜食,其主要特征应是诱人,其次是口感好、味道丰富、质地好、食用保存方便。生产甜食/休闲食品的关注点首先是安全性,其次,对产品的外观、质地和风味也特别重视。此外,甜食/休闲食品最关注的是其在吸引消费者方面的功能,因此,生产者对能够赋予其良好的外观、质地和风味特性的配料备加关注。鸡蛋作为一个纯天然的功能性配料,对食品加工中所要求的稳定和赋形都发挥着非常重要的作用,在甜食/休闲食品的配料中占有重要地位。蛋品加工业的兴起,是生产力发展到一定水平的产物,专     

顶空固相微萃取-气质联用结合主成分分析法对太平猴魁茶香气成分的研究

香气是影响茶叶品质的重要因子之一,太平猴魁茶是历史名茶,其独特的香气受到消费者青睐。本研究利用顶空固相微萃取-气质联用结合主成分分析法对太平猴魁茶的香气成分进行研究。结果表明:从太平猴魁茶样品中共检测到51种挥发性成分,3个不同地域的7个太平猴魁茶样品香气成分在组成及含量上存在一定的差异,但它们的主要香气物质是相似的,主要包括13种醇类物质、8种烯类物质、6种醛类、3种酮类物质、7种酯类物质、4种芳香烃类物质和8种烷烃类物质;采用主成分分析法,鉴定出太平猴魁茶特征香气成分主要有29种,包括7种醇类成分,8种烯类成分,3种醛类成分,5种烷烃类成分,2种酮类成分,3种酯类成分和1种芳香烃类成分。      

Mechanical and rheological properties of fresh egg pasta as affected by shell egg production factors

The aim of this work was to study the influence of hen age and housing system on egg performances in fresh pasta production, focusing on mechanical and rheological properties of pasta. Samples of pasta were prepared with eggs laid by Hy‐Line Brown hens (from 27 to 68 weeks old) housed in conventional cage, barn and organic systems. Only hen age significantly affected pasta properties. In particular, as regards raw pasta, the loosest structure was obtained using eggs laid by the youngest hens (27–30 weeks old). On the contrary, in cooked pasta, the weakest structure was observed when eggs were laid by hens aged 53–68 weeks. However, differences, although significant, were small and thus most likely not sensorially perceivable. Significant correlations were found between mechanical and rheological properties of raw fresh egg pasta, meaning that small deformation measurements are as valuable as large deformation tests for the characterisation of this product.     

基于主成分与聚类分析的35个苹果品种多酚综合评价

为了探讨苹果品种间多酚的差异,本研究采集了35个苹果品种为试材进行多酚种类和含量的测定,采用相关性分析、主成分分析和聚类分析对不同苹果品种和多酚的关系进行综合评价。结果表明:35个不同苹果品种的多酚组成和含量差异明显,部分多酚之间存在显著相关关系;依据主成分解释总变量和碎石图提取了4个主成分反应原变量75%的信息,第一主成分(Principal Component 1,PC1)主要包括金丝桃苷、原花青素B2,第二主成分(Principal Component 2,PC2)主要包括根皮苷,结合得分图直观地显示了苹果品种和多酚间关系,秦阳、嘎啦一系、嘎啦二系分布在PC1和PC2的正向区间,属于早熟品种,短枝华冠、华星、华脆分布在PC2负向区间,属于中熟品种,黄元帅、富士、秦冠分布在PC1负向区间,属于晚熟品种。聚类分析将35个苹果品种分为5类,聚类结果与主成分的得分图结果基本一致。本实验对不同苹果品种中多酚进行的综合评价为苹果原材料的选择和多酚的综合利用提供理论支持。      

基于主成分分析的苹果品质综合评价研究

以国家苹果种质资源圃中的53个中早熟品种苹果为材料,分析其品质性状及分布,利用主成分分析建立综合评价模型进行品质综合评价。结果表明,品质性状间存在不同程度的差异,其中果皮颜色a*值变异最大,变异系数为-297.38%,水分含量品种间变异最小,变异系数为1.64%;主成分分析提取了前6个主成分,累积方差贡献率达到75.147%,主成分综合评价筛选出老笃、克鲁斯、黄魁等优选品种。     

基于主成分分析法评价谷朊粉品质

以10种市售谷朊粉为试材,在分析谷朊粉的水分、灰分、粗脂肪、粗蛋白等理化指标及吸水率、溶解性、持水力、起泡性及泡沫稳定性等功能性的基础上,利用主成分分析法对谷朊粉的品质进行了的评价。结果表明:不同企业生产的谷朊粉品质不同,通过主成分分析,提取3个主成分累计方差贡献率为83.824%,其中第1、第2和第3主成分方差贡献率分别为54.443%、18.039%和11.341%。确定泡沫稳定性、溶解性、吸水率、起泡性、水分及粗蛋白含量是影响谷朊粉品质的重要指标,建立了综合评价谷朊粉品质的方法,对谷朊粉品质进行综合评分并排序。谷朊粉综合得分越高,谷朊粉的品质越好,10种谷朊粉中排在前三位的依次是8号、5号和7号谷朊粉。      

蛋清粉凝胶特性改性研究进展

蛋清粉作为一类干燥的蛋制品,既保有了蛋清蛋白优良的功能特性,同时规避了液蛋制品难贮藏、难运输的固有弊端,因而用途十分广泛。为了进一步满足市场对高凝胶性蛋清粉的需求,国内外研究者对此做了大量的工作。本文从蛋清蛋白的组成着手,阐述了蛋清蛋白凝胶性能的影响机理,着重对蛋清粉凝胶特性的改性研究进展进行了综述,以期为丰富食品蛋白质凝胶化理论研究以及拓展蛋清粉高效应用提供参考。      

新疆红枣无机元素地域分布相关性及主成分分析

为从无机元素指标获得红枣的品质和产地信息,按照电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-AES）方法测定新疆红枣资源的14个无机元素（K、Na、Fe、Mg、Zn、Mn、Ca、Cu、Al、As、B、Ba、Cd、Hg）的含量,应用相关性和主成分分析法对新疆主产区红枣品质进行分析。主成分分析得出一个4因子模型,并对该模型进行了详细的分析和解释;第1、2主成分的方差贡献率分别为36.077%和25.487%,对应的显著指标分别为Na、Fe、Mg、Ca、B和Cu、Al、Ba、Cd,显示出对红枣品质和产地评价非常重要;主成分分析同时将36个新疆红枣聚为5组,在一定程度上体现了新疆红枣样品的亲缘关系和地域分布特征。