电子鼻在掺假牛肉馅识别中的应用

为了探索电子鼻对牛肉类掺假识别的可行性,利用电子鼻对牛胸肉、猪前槽肉、鸡胸肉和鸡皮样品进行了检测分析。通过对所获得的数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)、线性判别分析(linear discriminantanalysis,LDA),结果表明:电子鼻能够较好的识别牛胸肉馅料中掺入不同比例的猪前槽肉、鸡胸肉和鸡皮,且LDA方法的效果明显优于PCA方法。      

电子鼻结合化学计量法对羊奶中蛋白质掺假的识别

利用电子鼻结合化学计量法对羊奶中的蛋白质掺假进行定性和定量的研究。用电子鼻检测掺入了不同蛋白质物质的羊奶,采用主成分分析、线性判别分析对电子鼻响应值进行定性分析,采用线性回归分析、Fisher判别分析以及K-最邻近值分析对电子鼻响应值进行定量分析。结果表明:主成分分析和线性判别分析都能够区分不同类别的掺假样品。线性回归分析的决定系数为84.5%,表明回归方程估测可靠程度较高。Fisher判别分析的原始分类的正确率达到100.0%,交叉验证的正确率为98.2%,说明其预测结果较好。K-最邻近值分析对训练集的分类正确率达到95.1%,对验证集的分类正确率为97.1%,说明模型的预测结果良好。说明应用电子鼻技术检测羊奶中的蛋白质掺假具有一定的可行性。     

电子鼻在掺假牛肉卷识别中的应用

使用PEN3系统的电子鼻对掺入不同比例的猪肉和鸭肉的牛肉卷样品进行检测辨别,用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)进行分析。结果表明:电子鼻能稳定地反映出掺入不同比例猪肋条肉、鸭肉的牛肉卷中挥发性物质信息的变化,并且能够将不同掺入比例的肉样很好地区分开。     

近红外光谱定性定量检测牛肉汉堡饼中猪肉掺假

利用近红外光谱技术结合化学计量学方法,对不同肥肉占比的解冻牛肉汉堡饼中的猪肉掺假进行定性判别建模,并建立猪肉掺假比例的定量检测模型。结果表明：对不同掺假比例样品的判别,应用偏最小二乘判别分析方法效果优于主成分分析-支持向量机方法,最优模型校正集和验证集判别正确率均为100%。应用偏最小二乘方回归法定量检测不同肥瘦比解冻牛肉汉堡饼中的猪肉掺假比例,模型校正集和验证集的相关系数Rc和Rp、验证集均方根误差分别为0.968 9、0.861 1、7.221%。因此,应用近红外光谱技术可以实现对不同肥肉占比的解冻牛肉汉堡饼中的猪肉掺假进行定性判别和定量检测。     

电子鼻对芝麻油掺假的检测

使用电子鼻系统PEN3 对芝麻油中掺入大豆油、玉米油、葵花籽油进行检测分析,分别对芝麻油中不同量的掺假进行辨别,用主成分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA)两种方法分析。结果表明：电子鼻能够较好的识别芝麻油掺假不同比例的大豆油、玉米油和葵花籽油,而且LDA 方法比PCA 方法的效果好。PCA 方法对掺入大豆油、玉米油超过50% 和葵花籽油超过70% 的芝麻油能明显区分,而LDA 方法对芝麻油中掺入不同量的大豆油、玉米油和葵花籽油均能明显区分。     

电子鼻对驼乳中牛乳掺假的快速检测

为了迅速准确地鉴别掺假骆驼乳的气味特征,本研究以阿拉善双峰骆驼乳为研究对象,驼乳按照不同掺假浓度分为0.1％、1％、3％、5％、10％、15％、20％和100％的牛乳梯度进行制备.根据掺假驼乳的气味特征,通过电子鼻10个传感器和多变量结合分析更快速、准确的评价掺假驼乳.最后,对验证集中的掺假驼乳样品数据进行验证.结果表...     

应用电子鼻对奶粉掺假快速检测的研究

利用由十个金属氧化物传感器组成的电子鼻对几种不同品牌的奶粉和掺入其他物质的奶粉样品分别进行了测量,并通过PCA和LDA法对数据进行了统计分析。数据分析显示所建立的奶粉电子鼻模型能够用于识别不同品牌的奶粉样品,同时电子鼻也能够鉴别奶粉是否有其他物质的掺入。另外基于电子鼻的灵敏性,其对于奶粉中掺入物的浓度也有一定的鉴定能力。研究结果表明电子鼻技术应用在奶粉掺假的快速检测上是可行的。      

基于电子鼻山茶油芝麻油掺假的检测研究

本文采用电子鼻系统对山茶油、芝麻油的掺假（大豆油）作了检测.通过对传感器信号进行方差分析可知,三种油脂的传感器响应有显著差异.主成分分析（PCA）对山茶油与大豆油及其混合物检测效果较差,对芝麻油、大豆油及两者混合物取得了较好的检测效果;而线性判别式分析（LDA）对山茶油和芝麻油的掺假都有较好的检测效果,并优于PCA方法.运用BP神经网络拟对混合油脂进行定量预测,对山茶油掺假的定量预测效果较差,对芝麻油掺假的预测效果略好于山茶油,但最大绝对误差已达0.134,还不能取得较为准确的结果.     

应用电子鼻和GC-MS比较牛肉不同部位的挥发性物质组成

实验的目的是探讨不同部位牛肉对不同加热温度的气味影响。实验运用电子鼻对60、120℃加热后不同部位的牛肉（牛腱子肉、牛后腿肉、牛前腿肉、牛肩肉和上脑牛肉）进行电子鼻检测,所得数据采用线性判别式分析法（LDA）分析,获得不同部位和不同温度下牛肉气味的指纹图谱;并进一步运用GC-MS分析导致气味差异的挥发性物质组成,结果表明:通过GC-MS分析,在60℃下,牛后腿肉,牛前腿肉,牛腱子肉,牛肩肉,上脑牛肉中分别鉴定出28、27、24、24、17种挥发性物质,120℃下,牛后腿肉,牛前腿肉,牛腱子肉,牛肩肉,上脑牛肉中分别鉴定出20、33、16、20、21种挥发性物质,而气味的差异主要由醛类和醇类物质的含量和组成所造成。      

氧化牛油对天然牛肉调味基料的赋香效果

以冷冻牛骨肉末为原料,采用热—压浸提、调控酶解、美拉德反应集成技术制备牛肉调味基料,研究脂肪适度氧化对牛肉调味基料的赋香效果。在美拉德反应阶段添加不同程度的氧化牛油,采用电子鼻、电子舌结合气—质联用仪分析牛肉调味基料的风味。结果表明:与酶氧化牛油相比,热氧化牛油对牛肉调味基料的特征香气贡献作用略大;氧化时间2h时,热氧化和酶氧化对体系特征牛肉香气贡献作用最大,其特征醛类物质含量分别占到总风味物质的5.57%和4.16%。     

微生物发酵对牛肉调味基料的增香作用

以牛骨肉末为原料,在传统肉味香精的制备工艺中增加发酵技术,研究比较不同菌种发酵对牛肉调味基料的赋香效果。将牛骨肉末经过热压浸提、酶解后分成5组:不接种发酵剂的对照(CK)组;分别接种0.02%意大利萨科WBL-45(肉葡萄球菌+木糖葡萄球菌+清酒乳杆菌)、WBX-43(肉葡萄球菌+木糖葡萄球菌)、BOM-13(清酒乳杆菌)和THM-17(木糖葡萄球菌+戊糖片球菌)的实验组,30℃发酵12 h后进行美拉德反应制成牛肉调味基料。采用感官评定结合电子鼻和电子舌对其挥发性气味和滋味成分进行分析。结果表明,经发酵处理得到的牛肉调味基料在气味和滋味上与CK组之间差异显著(p<0.05),而4种菌株之间比较,接种THM-17对牛肉调味基料的赋香作用更为明显。实验说明,选用适宜菌株进行微生物发酵对牛肉调味基料具有明显的赋香效果,从而为工业化生产调味基料提供了新思路和新方法。     

基于电子鼻技术结合化学计量法鉴别北京油鸡肉

利用电子鼻技术结合化学计量法对北京油鸡肉进行鉴别。对4 个品种鸡肉的生肉和熟肉样品分别进行电子 鼻测定,提取特征值进行后续分类。采用逐步判别分析（stepwise linear discriminant analysis,S-LDA）和人工神经网 络进行判别分析,并建立多层感知器（multilayer perception,MLP）和支持向量机（support vector machine,SVM） 2 种分类模型。结果表明：S-LDA和人工神经网络能够对4 种鸡肉的生肉与熟肉样品分别进行较好地判别;MLP和 SVM分类模型在生肉和熟肉样品上均取得了较好的分类预测结果,4 种鸡肉样品总体识别率及北京油鸡肉识别率均 高于90%。电子鼻技术结合多元统计分析方法在北京油鸡鉴别应用方面具备一定的可行性。     

电子鼻分析猪肉中负载的微生物数量研究

利用电子鼻技术检测猪肉在4℃和20℃保存不同天数的挥发性成分的变化,结合猪肉中微生物数量的变化,考察电子鼻输出信号与微生物数量之间的对应关系。结果表明：主成分分析(PCA)可以区分不同储藏天数的猪肉样品;通过最小线性回归分析(PLS)建立电子鼻输出信号与细菌总数之间的对应关系,4℃时R ＝ 0.9003,20℃时R ＝0.9940,线性关系均良好。初步研究表明,随着保存时间不同,猪肉挥发性成分与微生物数量会发生变化,电子鼻可检测到这些变化,因此可尝试用电子鼻技术检测猪肉中的有害微生物。     

应用电子鼻检测内源性脂肪酶作用猪肉风味的变化

为考察内源性脂肪酶对肉品风味的影响,本研究通过单因素和正交实验优化建立最佳作用条件,并结合感官评定和电子鼻检测酶处理前后肉品风味的变化。结果表明:当作用时间为40 min,加酶量为30%,作用温度为37℃时,感官评定分析肉品风味评分达到最高值;酶解后挥发性风味物质含量在硫化物、有机硫化物、芳香类及含乙醇类等成分含量变化明显;主成分分析法(PCA)和线性判别式分析法(LDA)进一步说明添加内源性脂肪酶在一定程度上有效地改善了肉品的香气。