基于电子舌技术对信阳毛尖茶品质的评价

采用电子舌技术对磨盘山和狮河口两种信阳毛尖茶(各五个等级)进行了检测。采用主成分分析法(PCA)并结合区别指数考察了电子舌对两种毛尖茶的等级区分效果,建立了茶叶等级识别的偏最小二乘(PLS)判别模型。各四个等级的磨盘山茶样与狮河口茶样在PCA得分图上得到了良好区分,区别指数分别为78.94和84.22;对两种茶进行等级判定的PLS模型相关系数均大于0.9,且模型对\     

基于电子鼻技术的信阳毛尖茶品质评价

为了对感官评价实验进行验证和补充,采用电子鼻检测方法对不同等级的信阳毛尖茶作品质检测.建立了两个品牌信阳毛尖茶各五个质量等级的电子鼻主成分分析法(PCA)图谱和偏最小二乘法(PLS)模型.PCA图谱表明,各样品之间得到了良好区分,同时通过盲样的验证发现实验结果与感官评审结果一致,说明所建立的PLS模型能够有效地预测茶样的品质等级.     

基于电子鼻技术的信阳毛尖茶品质评价

为了对感官评价实验进行验证和补充,采用电子鼻检测方法对不同等级的信阳毛尖茶作品质检测。建立了两个品牌信阳毛尖茶各五个质量等级的电子鼻主成分分析法(PCA)图谱和偏最小二乘法(PLS)模型。PCA图谱表明,各样品之间得到了良好区分,同时通过盲样的验证发现实验结果与感官评审结果一致,说明所建立的PLS模型能够有效地预测茶样的品质等级。      

不同季节信阳毛尖茶主要生化成分及其矿质元素差异性分析

目的 基于不同季节信阳毛尖茶的生化成分和矿质元素,探究多元统计分析方法对不同季节信阳毛尖茶的有效区分。方法 采用高效液相色谱法等化学方法对64种信阳毛尖茶主要生化成分及其矿质元素进行检测分析,结合正交矫正偏最小二乘法判别分析获取不同季节茶样的组间差异。结果 研究结果表明游离氨基酸、黄酮类物质、水溶性碳水化合物、非酯型儿茶素、表儿茶素(epicatechin,EC)、表没食子儿茶素(epigallocatechin,EGC)、没食子酸(gallic acid,GA)及矿质元素均存在季节性显著差异。判别分析可将信阳毛尖春茶和夏秋茶明显区分,并鉴定出黄酮类物质、游离氨基酸、GA、儿茶素(catechin,C)、EC、EGC、Mg和Zn 8种判别不同季节信阳毛尖茶的重要差异化合物。热图分析结果进一步证实,茶多酚、游离氨基酸、C、表儿茶素没食子酸酯(epicatechin gallate,ECG)和GA等物质主要在春茶中积累,黄酮类物质、EGC、表没食子儿茶素没食子酸酯(epigallocatechin gallate,EGCG)、Mg、Fe、Zn和Se等物质主要在夏秋茶上积累。结论 本研究鉴别了不同季节信阳毛尖茶的特征性差异化合物,为信阳毛尖茶的季节识别提供理论基础。     

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。     

信阳毛尖茶的化学成分

信阳毛尖茶是中国传统名茶之一,品质优异。对信阳毛尖茶的主要化学成分进行了综述和分析。结果表明,信阳毛尖茶的茶多酚含量、儿茶素含量及非酯型儿茶素比例较高,氨基酸含量、咖啡碱含量、可溶性糖含量也比较高,形成了信阳毛尖茶鲜浓、爽口、耐泡的滋味特征;叶绿素含量高于多数嫩度相近的名绿茶,使其具有干茶色泽翠绿的品质特征;信阳毛尖茶还含有丰富的无机元素。     

春季5个等级信阳毛尖茶品质成分分析

对春季5个不同等级信阳毛尖茶茶多酚、氨基酸、咖啡碱、叶绿素、总灰分、水溶性灰分及水浸出物等进行测定。结果表明,随等级降低,茶多酚、叶绿素、水溶性灰分含量逐渐增高,而氨基酸、咖啡碱、总灰分含量逐渐降低。1号茶样与2号茶样茶多酚、水浸出物、咖啡碱变幅最小;3号样与4号样氨基酸和咖啡碱变幅最大,4号茶样与5号茶样茶多酚和氨基酸的变幅次之。3号样与4号样品质差异4号与5号茶样2号与3号茶样1号与2号茶样。信阳毛尖茶原料采摘时期对品质的影响要大于鲜叶原料芽叶组成的影响。     

电子舌技术在低钠盐配方检测评价中的应用

研究电子舌技术在低钠盐配方检测评价中的应用。利用伏安型电子舌对样品溶液进行数据采集,通过小波变换去除信号噪声;基于主成分分析和聚类分析对样品溶液进行分析评价;基于偏最小二乘法建立低钠盐配方的咸味得分预测模型。结果表明:小波变换能去除高频噪声,保留信号的有用成分;主成分分析和聚类分析能对样品进行区分分类,正确反映样品的亲疏关系;采用偏最小二乘法建立的咸味预测模型,建模集和预测集的RMSE分别为3.18%、1.75%,预测效果很好。研究结果为低钠盐配方品质评价提供了一种快速的检测方法。      

基于电子鼻和电子舌的白酒检测

研究利用电子鼻和电子舌技术快速检测白酒品质。以不同品牌、不同香型和不同比例掺假白酒为检测对象,采用主成分分析、线性判别分析和偏最小二乘法对电子鼻整体气味响应图谱和电子舌在1、10、100和1000Hz四个不同频段脉冲激发下的金、银、钨、钛四个工作电极组成的传感电极阵列响应信号进行分析。结果显示:电子舌对不同品牌和不同香型白酒的区分能力要优于电子鼻,且LDA的识别效果较PCA更好;利用偏最小二乘法建立的定量预测模型,在主成分数取5时,电子舌所建模型最优。用独立样品检验模型精度,模型预测值和参考值的相关系数为0.881。研究结果可为白酒生产和销售过程中的质量监控提供支持。     

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)。     

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(p<0.05),苦味与BB和JB两根传感器以PC1轴呈显著正相关(p<0.05)。      

信阳毛尖茶的化学成分研究

信阳毛尖茶是中国传统名茶之一,品质优异。对信阳毛尖茶的主要化学成分进行了综述和分析,结果表明,信阳毛尖茶的茶多酚含量、儿茶素含量及非酯型儿茶素比例较高,氨基酸含量、咖啡碱含量、可溶性糖含量也比较高,形成了信阳毛尖茶鲜浓、爽口、耐泡的滋味特征;叶绿素含量高于多数嫩度相近的名绿茶,使其具有干茶色泽翠绿的品质特征;信阳毛尖茶还含有丰富的无机元素。      

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。     

信阳毛尖茶多糖提取条件的研究

本论文以信阳毛尖为研究对象，以水为溶剂，选取提取时间、温度、液固比、提取次数四个因素做单因素实验，研究它们对茶多糖提取得率的影响．然后选取三个因素三个水平，通过响应面的实验方法确定了茶多糖提取的最佳工艺条件．     

基于电子舌检测的橙汁贮藏品质研究

为实现对不同储存时间的鲜榨橙汁品质进行客观、快速的评价,采用基于虚拟仪器技术的电子舌系统对6种不同储存时间下的鲜榨橙汁样本进行定性和定量分析。针对电子舌输出信号特点,分别采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)方法对输出信号进行预处理,以分类效果为依据,确定离散小波变换作为较佳特征提取方法。在此基础上,采用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)方法对不同储存时间鲜榨橙汁样本进行定性分析,然后采用粒子群优化最小二乘支持向量机(Particle Swarm Optimization Least Squared-Support Vector Machines,PSOLSSVM)对鲜榨橙汁的不同储存时间进行定量预测。结果表明:LDA结果中第一判别式(LD1)和第二判别式(LD2)的综合贡献率为95.7%,6种储存时间下的鲜榨橙汁样本均得到有效定性辨别;而PSO-LSSVM预测模型对鲜榨橙汁的不同储存时间具有较高的定量预测精度,其相关系数(R~2)、均方根误差、平均绝对误差分别为0.999 1,0.287 7,0.232 8。     

智舌对奶粉中三聚氰胺的检测研究

利用智舌对奶粉中三聚氰胺检测浓度进行研究.采用铂、金、钯、钨、钛和银6个电极组成的传感器阵列和3个脉冲频率(1、10和100Hz)进行检测,并通过主成分分析和偏最小二乘法进行数据分析.结果显示:智舌对不同浓度的三聚氰胺有较好的辨识能力,定性分析结果达到国家标准.利用PLS建立模型进行定量分析,较适检测质量浓度范围在8～26mg/之间.     

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。     

基于电子舌的鳓鱼固态发酵过程理化指标预测模型

为实现对鳓鱼固态发酵过程的监测,用常规分析方法和电子舌技术分别测定了鳓鱼发酵过程中水分、p H、总酸、氨基态氮(ANN)、挥发性盐基氮(TVB-N)和味觉指纹的变化;基于电子舌数据,采用主成分分析(PCA)和判别分析(DA)对不同发酵时间的鳓鱼样品进行识别;采用偏最小二乘回归分析(PLSR)建立电子舌数据与相关理化指标之间的预测模型,并对模型进行评价。结果表明:发酵过程中鳓鱼理化指标和滋味特征均有显著变化;主成分分析提取的3个主成分的累积贡献率可达94.49%,判别分析的判别符合率为100%,不同发酵时间的鳓鱼能被有效识别;基于电子舌响应信号建立的5种理化指标预测模型中,水分和ANN模型的相对分析误差(RPD)均为1.80,可用于定性分析。TVB-N模型的RPD为2.47,具有一定定量检测分析能力。p H和总酸的PLSR预测模型的RPD大于5,定量效果良好,稳定性优良,预测精度高。因此,利用电子舌结合相关化学计量方法对鳓鱼固态发酵过程进行识别和监控可行。     

信阳毛尖茶叶中矿物元素的主成分分析和品质评价

目的对信阳毛尖茶叶中矿物元素进行检测,构建信阳毛尖质量评价数学模型。方法采用电感耦合等离子体质谱法检测不同产地,不同季节,不同嫩度所制的10个信阳毛尖茶叶样品中矿物元素的含量,采用主成分分析(principal components analysis, PCA)法,构建数学质量评价模型。结果构建的信阳毛尖茶叶质量评价模型为:F=0.9359F1+0.0386F2,与感官评价法一致性良好,表明所构建数学评价模型是可行的。结论构建的评价模型具有客观性和准确性,避免了感官审评的主观性,在信阳毛尖品质划分方面具有一定的推广价值。     

22种不同来源信阳毛尖茶的分类比较

为了探究采制时节、产地、等级等因素对信阳毛尖茶品质成分的影响,本文采用高效液相色谱等方法对22个不同来源的信阳毛尖茶中儿茶素、黄酮类、酚酸类、嘌呤碱等品质成分进行测定。主成分分析、聚类分析和偏最小乘法-判别分析显示采制时节是影响信阳毛尖品质成分的主要因素,不同来源信阳毛尖基本可按照采制时节分为明前、雨前和春尾。单因素方差分析显示不同采制时节信阳毛尖茶在8种儿茶素、5种黄酮类、2种嘌呤碱以及没食子酸、游离氨基酸等品质成分上存在极显著差异(P<0.01):明前茶中的游离氨基酸总量和(+)-儿茶素(C)含量最高、而(+)-没食子儿茶素(GC)、(-)-表没食子儿茶素(EGC)、(-)-表儿茶素没食子酸酯(ECG)、(-)-表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、没食子酸、芦丁、杨梅素、槲皮素、可可碱含量最低,与雨前茶和春尾茶存在显著(P<0.05)或极显著差异(P<0.01)。不同产地和等级之间C、ECG、(-)-表没食子儿茶素(EGC)等儿茶素;芦丁、花旗松素、杨梅素等黄酮类;以及可可碱、茶碱等嘌呤碱含量存在显著(P<0.05)或极显著差异(P<0.01)。相对而言,四望山毛尖茶中非酯型儿茶素含量较高,而黄酮总量较低;芽头中游离氨基酸和C含量最高,而EGC和杨梅素含量最低,这对信阳毛尖采制时节的识别有一定影响。本文首次基于茶叶中品质成分对不同来源的信阳毛尖进行了分类比较,为明前茶的识别提供了科学依据。