电子舌技术在普洱散茶等级评价中的应用

为了探讨茶叶的感官审评结果与电子舌测定结果的相关性,3个等级的云南普洱散茶分别被用于感官审评以及电位型电子舌的检测.电子舌测定结合主成分分析法(PCA)的结果显示,在第一和第二主成分的得分图上,电子舌可以区分特征十分相近的不同等级的普洱茶.同时对感官与仪器分析数据进行PCA分析后,找到了与不同等级茶叶感官品质相关性较高的传感器.因此,电子舌有望应用于茶叶生产的在线检测,以保证质量的一致性与分等分级的客观性.     

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)...     

基于龙井茶香气风味特性的品质判定

结合人工感官审评和智能感官分析对4 个等级西湖龙井茶进行识别判定。通过相关性分析和主成分分析,先后建立龙井茶香气分属性权重及龙井茶香气分属性与电子鼻传感器关联性。根据龙井茶香气分属性权重及香气分属性与传感器关联性结果,对电子鼻传感器进行筛选。通过核Fisher判别分析法和K-最近邻算法进行进一步特征提取和模式分类,实现了对于训练集样本100%和测试集样本97.5%的正确识别。     

电子鼻/舌融合技术的信阳毛尖茶品质检测

为实现茶叶品质和化学成分快速鉴别和预测,采用电子鼻与电子舌联用技术对信阳毛尖茶茶叶挥发性气味和茶汤滋味成分进行检测分析。对电子鼻与电子舌联用的响应值进行主成分分析,结果显示电子鼻与电子舌数据融合可提高对茶叶样品区分度。通过电子鼻与电子舌响应的融合数据,对茶叶样品中茶多酚、咖啡碱含量建立预测模型。结果表明,多元线性回归、多元线性逐步回归、二次多项式逐步回归模型中回归系数效果显著（P＜0.01）,其中二次多项式逐步回归模型效果最佳,茶多酚建模集和验证集的决定系数分别为0.999、0.975,均方根误差分别为0.083、0.174;咖啡碱建模集和验证集的决定系数分别为0.985、0.978,均方根误差分别为0.015、0.048。电子鼻/舌联用可对茶叶品质和理化成分进行很好地分析和预测。     

基于近红外光谱和气相离子迁移谱的白茶等级评价研究

茶叶等级评价是一项复杂的主观性系统工作,从其相关品质数据中提取等级信息,进而建立茶叶等级快速识别方法,这对指导茶叶生产具有重要意义。为建立快速评价白茶等级的判别模型,本研究搜集了200份不同等级的白牡丹白茶,采集其近红外光谱和气相离子迁移谱的原始数据,经过主成分分析或线性判别分析进行数据降维,结合7种分类器算法开展白茶等级评价。结果表明,线性判别分析适合近红外光谱和气相离子迁移谱的原始数据降维;原始数据使用线性判别分析降维后,基于近红外光谱建立的自适应增强（adaptive boosting,Adaboost）、K近邻（k-nearest neighbor,KNN）、多层感知机（multilayer perceptron,MLP）、随机森林（random forest,RF）、随机梯度下降（stochastic gradient descent,SGD）和支持向量机（support vector machines, SVM）模型的正判率均>94%,模型评价指标AUC≥0.95;基于气相离子迁移谱筛选的图谱数据建立的MLP、SGD和SVM模型的判别率为91%～93%,AUC值为0....     

电子舌在工夫红茶甜纯滋味特征评价中的应用

为了更客观、快速、准确地评价工夫红茶的甜纯滋味特征,首先以专家人工感官审评为依据,根据茶汤滋味特点将工夫红茶分为甜纯、纯正、欠纯3?组。然后采用电子舌分析并结合多元统计分析手段综合评价茶汤滋味,并建立甜纯滋味判别方程。最后,对验证集中的工夫红茶开展电子舌分析进行验证。结果表明：基于电子舌响应的主成分分析、偏最小二乘判别分析揭示电子舌可有效区分滋味甜纯或非甜（纯正、欠纯）工夫红茶,且影响甜纯滋味识别的关键电子舌传感器为SWS甜味传感器（P＜0.001,单因素方差分析）。基于二元逻辑回归构建甜纯滋味判别预测方程,且整体预测准确率达93.8%。此外,验证集茶样的电子舌分析结果进一步证实电子舌用于评判工夫红茶甜纯滋味的有效性。综上,本研究采用电子舌技术实现了对工夫红茶甜纯滋味特征的快速、准确判别评价,为后续茶叶滋味特征成分的研究提供理论依据,亦可为茶汤滋味的客观、智能评价提供依据。     

高维空间下烟叶质量相似性度量方法研究

为判断高维数据空间下烟叶质量相似性,本研究提出了一种基于核变换和测地距离线的局部线性嵌入的相似性度量计算方法,并以450 个复烤片烟样品质量分布特征为材料进行特征分析与相似性度量实验验证。结果表明,主成分分析(PCA)的线性降维方法虽能体现原料质量数据内在的非线性特征,但样本点重叠较多,而测地线局部线性嵌入降维方法则能很好表征样本点的分类能力和对领域数据的适用性;在相似性度量时,嵌入映射方法在同产区、同部位、相近等级类烟叶搜索到的数量大于在原始数据集和PCA 变换后数据集上搜索得到的结果,该方法能够有效解决传统原料相似性度量方法中要求低维空间保距映射的问题。     

多频脉冲电子舌技术对不同品种蚝油辨识的分析

为探索多频脉冲电子舌技术对蚝油的辨识能力,以8种不同品牌的蚝油为研究对象,应用电子舌技术对蚝油样品进行检测,采用主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA)对蚝油的响应信号进行处理,同时应用定量描述法(QDA)对蚝油进行感官评定,结合Kruskal-Wallis方法对数据进行分析。结果表明:基于电子舌技术的PCA分析结果显示,前3个主成分共反映样品原本信息的91.20%。人工感官评定结果表明,鲜味有显著差异,但其他感官指标无显著差异。而多频脉冲电子舌技术可以辨别不同品牌蚝油样品,具有实际应用价值。     

基于电子舌技术的红茶滋味品质评价

目的研究电子舌技术在红茶滋味品质评价上的应用,探索电子舌评价结果同人工感官滋味审评结果间的关系。方法采用电子舌传感器响应值及滋味分值结合主成分分析、聚类分析等方法进行红茶滋味的评价,并同人工感官滋味结果进行比较;绘制滋味雷达图、酸鲜味等级评价图、滋味分属性间及感官滋味的相关性表。结果利用电子舌测定的数据结合主成分分析和聚类分析对茶样进行的分类结果同感官滋味分类结果一致;不同类别间的茶样滋味特点不同,滋味口感好的茶样鲜味强度值高而苦涩味值低;分属性滋味间的相关性显著。结论电子舌技术在红茶滋味的评价上有较好的应用,可以定性的区分不同滋味等级的茶样,且能定量的给出不同茶样间的酸、甜、苦、咸、鲜滋味的相对强度分值。     

基于智能感官分析的热处理青稞粉滋味品质评价

本实验采用色度仪、电子舌和电子鼻等智能感官仪器，结合感官剖面分析，探究热处理青稞粉滋味品质的差异，结果表明：热处理青稞粉ΔL*下降，色泽向红、黄转移；通过对电子舌、电子鼻数据进行雷达图谱分析和主成分分析（principal component analysis，PCA），发现不同热处理青稞粉味觉差异显著，味觉以苦味、鲜味和甜味为主，挥发性成分以烷类为主，智能感官分析结果与感官评价结果相一致。     

福鼎白茶风味的电子鼻和电子舌评价

本文采用电子鼻和电子舌对不同冲泡条件下的福鼎白茶的风味品质进行检测区分,并与感官审评结果相比较分析。运用电子鼻对经不同时间、温度、茶水比、冲泡次数和水质处理的福鼎白茶的挥发性物质变化进行测定,对所得数据进行主成分分析(Principal component analysis,PCA)和线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA),发现不同冲泡条件下福鼎白茶的风味不同,LDA分析方法比PCA方法对不同冲泡条件福鼎白茶的区分效果更好。通过电子舌对不同冲泡条件下的福鼎白茶进行检测,发现不同冲泡条件对福鼎白茶的滋味具有一定的影响,对数据进行PCA分析结果表明电子舌能够将不同的处理区别开来。不同冲泡条件下福鼎白茶风味感官审评结果具有差异,将电子鼻和电子舌数据与感官审评结果相比较,发现仪器评价替代感官评价尚有距离。     

不同产地咸干鱼的电子鼻分析

以在市场中购买的7个不同地区的咸干鱼产品为研究对象,利用电子鼻技术对其挥发性成分进行检测,并对其进行主成分分析、线性判别分析和负荷加载分析,结合感官评价的结果,实现电子鼻对7种样品的区分。结果表明,青岛一卤鲜咸干鱼感官评价得分最高,主成分分析比线性判别分析能更有效地区分不同产地的咸干鱼,挥发性盐基氮含量对电子鼻技术在咸干鱼气味的区分中发挥重要作用。     

基于电子舌技术的滇橄榄汁滋味品质评价

滇橄榄汁营养丰富,风味独特,具有一定的医疗保健价值。该研究测定3种自制滇橄榄原汁、自制复合滇橄榄汁及3种市售橄榄饮料共7种样品的部分营养成分,并进行感官评价;同时利用电子舌技术分析7种样品的滋味特征,将所得数据进行主成分分析（principal component analysis,PCA）和聚类分析。结果表明：7种橄榄汁总糖、总酸、抗坏血酸和多酚含量及感官评分有显著差异（p<0.05）,野生滇橄榄原汁多酚含量最高;自制复合滇橄榄汁感官评分最高,为88.20分。PCA分析从7种样品中共筛选出24个共有成分,经主成分分析概括为2个主成分,包含源信息量的84.85%;聚类分析可将7种样品分成4大类;主成分分析与感官评分结果相一致,聚类分析与感官评分结果基本一致,表明电子舌能够辨识不同橄榄汁的滋味品质。结论：3种滇橄榄中野生滇橄榄更适合于研发保健食品;利用电子舌技术可快速鉴别不同橄榄汁的滋味品质,结合多元统计分析和感官评价可为滇橄榄汁的配方优化提供参考。     

基于电子舌技术不同超声处理时间的奶酪滋味区分

为探讨奶酪智能化品质评价的可行性,研究了电子舌专一选择型传感器检测5 种传统奶酪和2 种进口奶酪过程中的响应信号的特征。采用不同的模式识别方法对奶酪进行分类鉴别,通过主成分分析（principal component analysis,PCA）法、偏最小二乘法将感官评定值与响应值做相关性分析,并探讨了超声处理奶酪对电子舌响应信号的影响。结果表明：应用PCA能够大体反映各类样品的分类信息,PCA降维后的数据能够很好地反映原始数据信息。奶酪的前处理时间不同电子舌传感器的响应值也不同,本实验超声处理条件下对PCA辨别结果影响不大,UMS、GPS和SPS三根传感器与苦、咸味,以PC1为轴呈显著负相关,SWS与甜味以PC2为轴呈正相关。     

基于电子鼻的白酒品质检测

为了改进传统基于人工感官的白酒品质评价,利用z NoseTM电子鼻结合感官评价检测同一企业不同品质等级的白酒样品。分析电子鼻指纹图谱各特征峰,发现指纹图谱中获得的"峰面积总和"参数,与感官评价对白酒质量等级的排序一致,可以成为确定品质级别的参数。分别对指纹图谱采用典型判别分析和主成分分析方法,结果表明:典型判别分析对6种不同等级酒样的区分度更大,准确区分率可达100%。因此,文中提出的基于电子鼻的白酒品质检测方法研究,能快速、准确表达出白酒的品质及风格特点,在白酒生产中通过气味在线检测来改进工艺。     

电子舌技术在啤酒口感评价中的应用

利用电子舌结合理化指标对6种不同口感啤酒样品检测,并对获得数据进行主成分分析（PCA）及相关性分析,结果表明：电子舌技术可以从综合口感方面对样品作区分,同时通过对理化指标和传感器信号分析发现其二者具有较强相关性。最终为啤酒感官评价及特征口感研究提供一种新的思路。     

基于智能感官与人工感官评价的中国三大干腌火腿风味特性分析

以我国三大干腌火腿金华火腿、宣威火腿和如皋火腿三个不同年份或等级的火腿为研究对象,分别采用人工感官评价和电子鼻、电子舌智能感官技术分别对香气与滋味进行研究。人工感官评价结果显示,肉香味、腌制味和油脂香是三大火腿的特征香气,如皋和金华火腿中2年/优级和3年陈/特级的干腌火腿较于1级/1年陈具有更加浓郁的肉香,而1年陈/1级火腿的酸味更为明显。电子鼻和电子舌数据的主成分分析(Principal component analysis,PCA)结果表明,不同干腌火腿样品均能实现良好区分。1年陈/1级与2年/优级、3年陈/特级干腌火腿气味轮廓相差较远,金华火腿与宣威2、3年陈的火腿香气和滋味轮廓均比较接近。采用软独立建模分类法(Soft independent modeling class analogy,SIMCA)构建了干腌火腿的判别模型,以三个产地最优干腌火腿为标准样品的等级鉴别模型能够实现对其他年份干腌火腿的有效判别。说明不同年份的火腿风味变化呈现一定规律,可利用智能感官技术对火腿进行快速有效的等级鉴别。     

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。     

近红外光谱分析技术在花生原产地溯源中的应用

采用近红外光谱结合化学计量学方法对不同省份来源的花生样品进行溯源研究。首先花生近红外光谱通过标准正态变换加去趋势化预处理降噪、主成分分析降维和小波转换降噪降维两种处理,然后结合线性判别分析、贝叶斯判别分析和k最近邻分析3种判别模型对不同省份来源地花生进行判别。通过分析最优判别组合结果表明,小波转换结合k最近邻分析对花生产地分类效果最好,原始正确分类率为100.0%;交叉验证正确分类率为55.9%。初步实现了花生产地判别,但模型的性能仍有待提高。     

基于zNose~(TM)电子鼻的新产原酒品质检测

新产原酒等级的准确评判是白酒分级储存的重要依据,也是白酒质量控制中至关重要一环。针对目前新产原酒等级评定依靠品酒师感官品评结合化学检测繁琐费时的缺点,采用z NoseTM电子鼻对3个等级新产原酒挥发性物质进行检测分析,从等级判定和总酸、总酯含量预测2方面对新产原酒品质预测方法进行研究。在等级判定中,采用主成分分析与费舍尔判别分析。结果表明,费舍尔判别分析效果优于主成分分析,判别正确率为85. 11%。在酸酯含量预测中,采用偏最小二乘法对变量进行提取,并建立偏最小二乘回归模型对总酸、总酯指标含量进行预测,预测集模型拟合决定系数R2分别为0. 8361、0. 8522。实验表明z NoseTM电子鼻在新产原酒等级鉴别与酸酯含量预测方面具有较好应用前景。