基于电子舌技术区分酸奶的滋味

为探索应用电子舌区分酸奶滋味的可行性,以原味酸奶和风味酸奶为研究对象,应用电子舌交叉选择型传感器进行检测,获得酸奶响应信号值,采用主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)对酸奶响应信号值进行分类辨别,并通过PCA、偏最小二乘法(PLSR)将感官评定值与响应值做相关性分析。结果表明:基于PCA、DFA方法分析响应信号值,电子舌技术能很好地辨别不同的酸奶。PLSR模型可以较好的预测酸奶的滋味品质,HA传感器与甜和鲜味具有相关性,以PC1为轴,它们呈显著负相关(p0.05),苦味与BB和JB两根传感器以PC1轴呈显著正相关(p0.05)。     

豆酱自然发酵过程中理化指标与滋味特性分析

为了探究豆酱在自然发酵期间理化指标与滋味特性的变化以及二者之间的相互关系,以辽中、四平和阜新3个地区传统农家酱为研究对象,对理化指标和滋味特性变化取其平均值后进行分析研究,并且对两者的关系进行相关性分析和建立回归模型。分析结果表明,在豆酱自然发酵过程中,水分、p H、总酸、氨基酸态氮、脂肪、氯化钠和亚硝酸盐变化显著。首次利用电子舌对不同发酵阶段豆酱的分析结果表明,随着发酵时间的延长,苦味和后味-B都呈极显著下降,酸味和涩味都呈极显著上升。对豆酱理化指标与滋味特性的相关性分析可知,p H、水分、总酸、氨基氮、脂肪、蛋白质和亚硝酸盐对豆酱各滋味特性影响较大。通过回归模型预测可知,理化指标能够较好地预测电子舌传感器响应信号的值。     

电子舌分析山西老陈醋固态发酵过程及主要有机酸的预测

山西老陈醋是我国著名的传统食醋之一,主要采用固态发酵工艺,在醋酸发酵过程中产生的有机酸赋予了老陈醋独特的口感和风味。采用HPLC和电子舌的方法对山西老陈醋醋酸发酵阶段的样品进行分析,发现乙酸和乳酸是醋酸发酵阶段的主要有机酸,占总酸的60%以上,利用电子舌结合主成分分析和聚类分析可以明显区分不同发酵时间的醋醅样品。进一步,采用BP神经网络建立了发酵过程中乙酸和乳酸的定量预测模型,测试样品预测值和实测值相关系数分别为0.961 5和0.994 2,均方根误差分别为54.4 mg/100 g和59.0 mg/100g,表明该模型可用于发酵过程中乙酸和乳酸的定量预测。该文提供了利用电子舌对发酵过程中的关键代谢产物的含量进行预测的方法,为食醋规模化生产提供了现场快速分析的智能质量监控手段。     

六粮浓香型白酒酒醅发酵理化指标时空差异性研究

采用主成分分析（PCA）结合偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）法分析了六粮浓香型白酒不同部位酒醅发酵过程理化指标的差异,探究了中心酒醅和边缘酒醅的水分、酸度、还原糖、淀粉、总酯的变化规律。结果表明,根据酒醅理化指标的主成分分析结果,可将整个发酵过程分为三个阶段,即发酵前期（0～18 d）、中期（18～54 d）和后期（54～76 d）;相同发酵时间,不同部位酒醅水分、酸度、还原糖、淀粉、总酯含量在整个发酵过程均无显著性差异（P>0.05）。同一部位酒醅,其水分、还原糖含量在发酵0～8 d差异显著（P<0.05）,酒醅还原糖、淀粉含量在发酵18～33 d差异显著（P<0.05）,酒醅淀粉、水分、总酯含量在发酵54～76 d差异显著（P<0.05）。六粮浓香型白酒中心酒醅和边缘酒醅的理化指标在时间层面的变化趋势比空间上的变化趋势更为显著。     

电子舌技术在甜面酱口感评价中的应用

对7种不同品牌的甜面酱用电子舌交叉型传感器进行检测,同时测定其4项理化指标(总酸值、氨基态氮值、食盐含量、还原糖含量),所得数据用主成分分析法(PCA)进行分析比较,并将电子舌传感器响应信号值与理化指标进行了简单相关性分析(CCA),研究表明:该电子舌可以从综合口感方面对7个品牌的甜面酱样品进行有效的区分,并且理化指标和传感器相应信号之间具有较强相关性。因此,电子舌技术有望应用于甜面酱生产的在线监控,以保证其品质的一致性与评价的客观性。     

基于电子鼻技术的荆州鱼糕贮藏过程新鲜度预测

以荆州鱼糕为研究对象,采用感官评定、挥发性盐基氮(TVB-N)检测和电子鼻技术分析不同贮藏条件下荆州鱼糕的新鲜度变化,并基于电子鼻检测数据,结合主成分分析(PCA)、层次聚类分析(HCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和逐步多元线性回归分析(Stepwise-MLR)建立鱼糕新鲜度的判别和预测模型。结果表明：在4℃和室温条件下,电子鼻响应信号均能很好地区分鱼糕样品的新鲜度;鱼糕贮藏过程中产生的氮氧化物、硫化物、甲烷等是新鲜度下降的重要指标;基于电子鼻检测数据建立的多元线性回归预测模型的R²均大于0.932 5,预测集样品的预测均方根误差均小于1.22,即电子鼻技术结合多元统计分析可作为一种无损、简便和快速检测鱼糕新鲜度的方法。     

0℃冷藏三文鱼片新鲜度综合评价

对0℃贮藏的三文鱼片的理化指标和微生物指标【包括挥发性盐基氮(TVB-N)值、2-硫代巴比妥酸(TBA)值、p H值、色差值、菌落总数】进行定期测定,用电子鼻分析其挥发性气味组分(包括主成分分析、负荷加载分析以及线性判别分析);结合感官评价,探究冷藏条件下三文鱼片新鲜度的变化规律。试验结果表明:0℃贮藏的三文鱼片的TVB-N值、TBA值、菌落总数都随贮藏时间的延长而增大;p H值先降低后增高;色差值L*值先增加后减小再增加,a*值与b*值与其相反;总色差值则先增加后减小;感官评定分数一直下降。采用电子鼻能很好地区分不同贮藏时间的三文鱼片,各理化指标间有很好的对应关系(P0.01)。     

川昧发酵香肠的电子舌识别研究

该文采用α-ASTREE电子舌对不同发酵时间的川味香肠样品进行识别研究.通过对获得的电子舌传感器数据进行主成分分析和判别因子分析,结果表明电子舌可以有效区别不同发酵时间的川味香肠样品,尤其在判别因子分析中,仅第1、第2个判别因子的累计贡献率就达到99.992％,识别效果十分显著.     

基于电子鼻的中式发酵香肠理化品质指标检测方法

采用PEN3电子鼻检测中式香肠发酵过程中(0、2、6、11、15 d)气味指纹变化数值,通过主成分分析(PCA)、线性判断分析(LDA)和偏最小二乘法(PLS)预测模型构建,研究电子鼻气味指纹参数与挥发性盐基氮(TVB-N)、过氧化值(POV)指标的相关性。结果表明:在进样温度35℃,顶空体积100 mL,富集时间30min,采集时间55⁶0 s的条件下,PEN3电子鼻的传感器阵列对中式香肠的风味变化区分度最大,PEN3电子鼻的传感器阵列可以较好地识别后熟发酵时间不同的香肠样品的挥发性气味差异。运用PLS预测模型分析,发现香肠气味指纹的预测值变化与其TVB-N、POV值的变化呈显著的相关关系(R2:0.994 2和0.991 1),从而可以建立一种基于气味指纹识别,快速预测香肠理化品质指标(TVB-N、POV值)的新型检测方法。在对25个样本的模拟测试中,该方法对香肠样品的TVB-N和POV值预测的标准误差分别为0.155 7和0.003 0。     

不同酵母发酵宁夏赤霞珠葡萄酒风味分析

以宁夏产赤霞珠酿酒葡萄为原料,采用α-AstreeⅡ型电子舌和气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术对3种不同酵母酿造的干红葡萄酒的口感及挥发成分进行测定,并运用主成分分析进行辨别。结果表明,3种酵母发酵的赤霞珠干红葡萄酒p H值、可滴定酸含量等理化指标存在显著差异,且3种葡萄酒样品可以被电子舌很好的区分,第1主成分和第2主成分的贡献率分别为97.92%和1.25%,总贡献率为99.17%。同时,从这3种酵母发酵的赤霞珠干红葡萄酒中共鉴定出52种化合物,主要包括醇类化合物11种,酯类化合物28种,酮和醛类化合物4种,酸类化合物5种,其他化合物4种;虽然主要香气的组成基本相似,但不同香气物质的种类和含量均存在差异。     

基于高光谱反射特性的猪肉新鲜度和腐败程度的对比分析

为有效评价猪肉在贮藏过程中的品质变化,分析相同猪肉样品在相同环境条件下挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量与菌落总数（total viable count,TVC）的变化规律。结果显示,在4?℃冷藏15?d猪肉TVB-N含量与冷藏时间成“J”型变化规律,而TVC与冷藏时间成“S”变化规律。当TVB-N含量在第7.5天达到国家标准规定新鲜度限定值（15 mg/100 g）时,TVC已远超国家标准限定值（6（lg（CFU/g）））,达到7.92（lg（CFU/g））。当TVC在第5.5天达到国家标准限定值时,TVB-N含量仅为10.65?mg/100?g;即在相同贮藏条件下,依据国标TVC指标判定猪肉为“腐败肉”时,而根据TVB-N含量猪肉仍被判定为“新鲜肉”。在此基础上,利用可见-短波近红外高光谱反射技术采集猪肉高光谱数据,建立不同预处理的TVB-N含量与TVC偏最小二乘回归模型。结果表明,利用多元散射校正预处理建立的TVB-N含量模型与1阶导数预处理建立的TVC模型预测效果最好。Rp分别为0.957?2与0.968?2,预测集标准误差分别为2.802?5?mg/100?g与0.332?7（lg（CFU/g））,实测值的标准偏差与预测集的标准误差比值分别为3.093?7和3.434?1;外部验证集相关系数分别为0.928?3与0.930?5,标准误差分别为3.556?2?mg/100?g和0.515?7（lg（CFU/g））。本研究能为高光谱技术更好地应用于猪肉的品质检测提供一定理论依据。     

融合图谱特征信息的明虾挥发性盐基氮含量无损检测

为实现明虾中挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量的快速预测,采用近红外光谱和机器视觉技术获取明虾图谱特征信息,融合图谱特征信息构建预测明虾中TVB-N含量的支持向量机模型.获取明虾4℃贮藏0～12 d共51 个样品的光谱信息和图像信息,同时参照GB 5009.228...     

鲫鱼新鲜度近红外定量预测模型的建立

为实现鲫鱼新鲜度的快速测定,本文基于近红外漫反射光谱定量分析技术和化学计量学方法,采集了144个鲫鱼鱼肉样品在1000~1799 nm范围内的光谱数据,测定了鲫鱼样品的p H、TVB-N含量、TBA含量和K值四种新鲜度指标;在确定近红外光谱数据最佳预处理方法和适宜波段的基础上,分别采用偏最小二乘法、主成分分析和BP人工神经网络技术、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立了鲫鱼新鲜度定量预测模型。结果表明,鲫鱼样品四种指标数据范围均较大,可满足建模要求。以p H为鲜度指标时,采用偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立的模型最好,其定标相关系数为0.9945;以TVB-N、TBA和K值为鲜度指标时,采用偏最小二乘法建立的模型最好,其定标相关系数分别为0.9857、0.9985和0.9952。建立的四种鲜度指标定量模型均具有较好的预测能力。     

海南兴隆地区不同烘焙度咖啡豆的滋味特性研究

本文采用化学指标、电子舌技术与主成分分析(PCA)对海南兴隆地区不同烘焙度咖啡豆的滋味特性进行研究。结果表明:随着烘焙度增加,总固形物、总可溶性固形物、有机酸含量及可滴定酸度先增加后减少,p H值先减少后增加,葫芦巴碱含量逐渐减少,咖啡因含量基本不变,导致不同烘焙度的咖啡豆具有不同的滋味特性。原始电子感官数据经归一化处理后,采用PCA对其进行解析,可将样品大致分为四类:第一类包括极浅度(JQ);第二类包括浅度(Q)、浅中度(QZ)和中度(Z);第三类包括中深度(ZS)和深度(S);第四类包括极深度(JS)和法式重度(FZ)。电子舌技术能有效鉴别不同烘焙度咖啡,且各类样品对传感器响应强度差异明显,在PCA的二维投影图上可区分开,并与滋味特性化学指标具有相关性。     

基于电子鼻和电子舌技术分析发酵鲟鱼加工过程中风味的变化

采用电子鼻、电子舌技术分别对新鲜鲟鱼、腌制鲟鱼和发酵鲟鱼（5 d、10 d、20 d、25 d、35 d）的气味和滋味进行检测,并结合感官评价方法,分析发酵鲟鱼加工过程中气味和滋味的差异,以期探寻一种快速、便捷、准确鉴定鲟鱼发酵程度的方法。结果表明,电子鼻的17个传感器和电子舌的5个传感器对不同处理阶段和不同发酵时间鲟鱼样品的气味与滋味响应强度均有差异,不同处理阶段和不同发酵时间鲟鱼样品气味差异明显,滋味差异不明显,说明电子鼻可有效区分不同处理阶段和不同发酵时间的鲟鱼,而电子舌对鲟鱼的发酵过程区分效果欠佳。不同处理阶段鲟鱼的气味差异主要存在于烃类、酯类、醛类、硫化物和胺类等化合物上。感官评价可以从外在分析发酵鲟鱼的滋味和气味及肉质,与电子鼻分析结果一致。     

Nondestructive Prediction of Tilapia Fillet Freshness During Storage at Different Temperatures by Integrating an Electronic Nose and Tongue with Radial Basis Function Neural Networks

This study developed principal component analysis and radial basis function neural networks (PCA-RBFNNs) for predicting freshness in tilapia fillets stored at different temperatures by integrating an electronic nose and electronic tongue. Total volatile basic nitrogen (TVB-N), total aerobic counts (TAC), and K value increased at 0, 4, 7, and 10 °C, while sensory scores decreased significantly. The electronic nose and tongue acquired the volatiles and dissolved chemical compounds in the stored samples. Gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) verified the changes in gas species and contents in fillets stored for different periods of time at different temperatures. PCA-RBFNNs based on data fusion were developed and presented good performance for prediction of TVB-N, TAC, K value, and sensory score in tilapia fillets. The established PCA-RBFNNs based on feature variables of the electronic nose and tongue is a promising method to predict changes in the freshness of fillets stored from 0 to 10 °C in the cold chain.     

Calibration of artificial neural network and partial least squares regression models for the prediction of secoisolariciresinol diglucoside contents in microwave-assisted extracts of various flaxseed (Linum usitatissimum L.) samples

Partial least squares (PLS) and artificial neural network (ANN) regression models were calibrated for predicting the content of secoisolariciresinol diglucoside (SDG) in six flaxseed cultivars, defatted flaxseed meal and flax hulls extracts. The SDG was quantified by HPLC after microwave-assisted extraction (MAE) from flaxseed; the data were used in conjunction with the light absorption of the extracts measured after Folin–Ciocalteu’s assay at 289, 298, 343 and 765 nm, in order to calibrate the predictive PLS and ANN models. The accuracy and the predictive ability of the models ranged from good to excellent as indicated by RPD values (the ratio of the standard deviation of the reference values to the standard error of prediction) of 5.03–13.7. The PLS and ANN predictive models are useful to the flaxseed processing industry for rapidly and accurately predicting the SDG contents of various flaxseed samples based on their UV–Vis light absorption.     

红腐乳发酵过程中滋味化合物分析及电子舌鉴别

采用离子色谱、氨基酸分析仪和电子舌对不同发酵阶段红腐乳的滋味化合物及滋味特征进行检测,并对结果进行主成分分析（principal component analysis,PCA）和层次聚类分析（hierarchical cluster analysis,HCA）。结果表明,发酵过程中红腐乳样品共鉴定出17 种游离氨基酸,6 种有机酸和8 种滋味属性。总游离氨基酸含量在前酵和后酵阶段显著增加,而总有机酸含量在前酵和后酵中期显著增长（P＜0.05）。大多数的游离氨基酸和有机酸的含量在前酵和后酵阶段均显著增加（P＜0.05）。电子舌结果表明鲜味、咸味、苦味和丰富度是红腐乳的主要滋味属性。此外,滋味化合物及滋味属性的相关性分析结果表明,游离氨基酸（谷氨酸、天冬氨酸、丙氨酸、甘氨酸、组氨酸、色氨酸、苯丙氨酸、甲硫氨酸、缬氨酸）、有机酸（乳酸、乙酸、琥珀酸）及理化成分（还原糖、氨基酸态氮、氯化钠）对红腐乳的滋味特征起着重要作用。PCA和HCA结果表明,滋味化合物及滋味特征可以用来判别红腐乳的成熟度,电子舌可以作为快速评价红腐乳滋味的有效工具。     

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.     

不同发酵剂对浅渍发酵豇豆风味成分和滋味的影响

采用固相微萃取（SPME）-气相色谱-质谱联用（GC-MS）和电子舌技术分析接种不同发酵剂浅渍发酵豇豆的挥发性风味成分及滋味特征,并对结果进行主成分分析（PCA）。结果表明,植物乳杆菌（Lactobacillus plantarum）SD-7和植物乳杆菌FM-LP-9单独发酵豇豆中都检测出47种风味物质,菌株SD-7与FM-LP-9混菌（1∶1）发酵和自然发酵豇豆中分别检测出59种和44种风味物质,表明混菌发酵有利于增加发酵产品风味种类;通过主成分分析,可将酸类、酯类等8类风味成分对豇豆风味品质的影响分为4种,且在该主成分评价模型下可区分接种发酵和自然发酵。电子舌分析结果显示,自然发酵豇豆的酸味、苦味和涩味影响值高于接种发酵。综上,混合接种发酵可提高豇豆发酵产品的风味组分和改善产品的滋味。