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。     

电子鼻技术在芝麻油品牌识别及掺假鉴伪中的应用

探讨电子鼻在芝麻油品牌识别及掺假鉴伪中应用的可行性。以芝麻油纯品及不同掺假比例的芝麻油样品等为研究对象,结合电子鼻传感器分析技术及偏最小二乘回归分析等数据处理技术对结果图谱进行解析。结果显示:电子鼻的雷达图及负荷分析均表明传感器对样品有较好的信号响应,通过PCA分析建立的特征图谱可有效区分鉴别被试样品,通过PLS模型可较好预测样品掺假比例。因此,电子鼻可作为非标技术用于芝麻油的品牌识别及掺假鉴伪。     

电子鼻在芝麻油掺芝麻油香精识别中的应用

采用电子鼻对芝麻油中掺入芝麻油香精进行识别.通过对所获得的数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、判别因子分析(Discriminant Factor Analysis,DFA)、偏最小二乘回归分析(Partial Least-squares Analysis,PLS)和统计质量控制分析(Statistical Quality Control,SQC).结果表明:不同样品在电子鼻传感器上有不同的特征性响应图谱,电子鼻能够有效识别不同掺入比例的芝麻油样品;DFA方法的区分效果比PCA方法更好;SQC模型对于掺入芝麻油香精超过50％的芝麻油能明显区分;采用PLS对数据进行处理,电子鼻响应信号和芝麻油香精掺入比例之间有很好的相关性(相关系数为0.992 1),PLS方法能有效识别掺入比例为0％～ 100％的试验样品.试验证明电子鼻可用于芝麻油掺假的识别.     

电子鼻在香精识别中的应用研究

传统的香精检测中采用的感官品闻的方法不仅带有很大的主观性,而且个体差异大,为此作者研制了一套能够实时、客观、准确地检测香精散发气味的电子鼻系统。该系统主要由气敏传感器阵列和数据处理软件组成,并采用氮气作为载气以减少测试环境因素的影响。为了提高信噪比,从每个传感器与气体反应曲线中提取了五个特征值,然后用主成分分析法和BP神经网络对样本特征值进行处理。识别结果表明,这种检测方法快速、客观、准确,识别正确率高达97.2%。      

用于酒类识别的电子鼻研究

开发了一个能识别酒类的电子嗅觉系统。该系统基于一个由３只具有不同宽谱气敏响应特性的金属氧化物传感器组成的阵列,并由３层前馈神经网络用于分析传感器阵列的输出数据,神经网络采用Ｌevenberg-Marquardt算法训练后,电子嗅觉系统能成功地识别酒精、烈性酒、葡萄酒和啤酒,正确识别率可达９５％。     

电子鼻气敏传感器的工作原理及其在肉品掺假中的应用研究进展

电子鼻作为一种新型仿生嗅觉检测技术,具有检测时间短、样品预处理简单、检测结果可靠等优点,受到国内外学者的广泛关注。目前,市场上存在许多基于不同检测原理和机制的新型电子鼻传感器,其类型和阵列的差异与电子鼻的应用扩展密切相关。本文重点阐述电子鼻中金属氧化物型、导电聚合型、质量敏感型、场效应管型、光纤型等气敏传感器的工作原理,分析影响电子鼻检测结果的主要因素,并概述电子鼻在生鲜肉与肉制品掺假中的应用研究进展,以期为电子鼻的工业化推广和肉品掺假检测技术革新提供参考。     

电子鼻分析技术在白酒品质检定中的应用研究

通过应用德国AIRSENSE公司生产的电子鼻系统PEN3对4个不同质量等级的清香型大曲酒进行挥发物特征响应分析、PCA分析、LDA分析、LOADING分析,其中PCA主成分析区分贡献率可达99.986%,LDA分析第一、第二主成分总的区分贡献率达96.872%,可以较显著的区分酒样,其中10个传感器中贡献最大的两个是W5S与W1W。     

电子鼻在方便米饭气味识别中的应用

采用电子鼻对3种不同方便米饭(鸡米芽菜方便米饭、榨菜肉末方便米饭、素什锦方便米饭)的新鲜样品和真空冷冻保藏样品进行了分析。通过对所获得的数据进行主成分分析和气味指纹对比,结果表明:电子鼻可以用于不同方便米饭样品的分析,可以区分不同的方便米饭,同时能区分真空冷冻保藏样品与新鲜品,两者之间在气味识别上存在差异。真空冷冻保藏虽然可以作为一种很好的保存方式延长方便米饭的保质期,但是这种方式对于方便米饭的香气影响较明显。     

电子鼻分析技术在葡萄酒检测中的应用

电子鼻是一种新颖的仿生检测分析技术,它能够模拟人的嗅觉来分析、识别挥发性成分,在食品工业中广泛应用。本文介绍了电子鼻的基本组成和工作原理,重点介绍了电子鼻在葡萄酒生产过程监控、品种、产地、年份的识别等方面的优势和国内外的研究与应用,展望了电子鼻在葡萄酒行业广阔的应用前景。     

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。     

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.     

7种面酱的电子鼻和电子舌辨别分析

采用电子鼻和电子舌技术,对煮制前后7种面酱香气和口感进行检测,并对所得数据进行PCA和SQC分析。结果表明:煮制前六必居甜面酱与天源面酱之间的香气非常相似,经煮制后,差异比较大。麦酱和馒头酱的香气在煮制前后都比较接近,其区别指数分别为46.77%和56.61%。十笏园面酱和六必居面酱煮制前的香气特点截然不同,而煮制后的香气比较接近。自制的馒头酱与麦酱虽然香气比较相近,但在口感方面的差别比较明显。煮制前,六必居面酱、十笏园面酱与自制麦酱的口感差别明显,但煮制之后差别不大。     

香油精电子鼻快速检测系统的设计

为实现香油精的快速检测,研制了一套能够实时、准确地进行香油精检测的系统。该系统主要由数据采集部分和数据处理部分组成。数据采集部分采用了气体传感器阵列和上位机结合的方式,数据处理部分用Matlab训练了一个3层BP神经网络。在实验过程中,配制了8个不同比例的香油精样本,用标准样本进行了神经网络的训练,测试样本进行了验证。该系统为香油精的快速检测方法的研究提供了依据,据有一定的实用价值。     

芝麻品种对芝麻酱品质特性的影响

为研究不同品种芝麻酱的品质差异,本实验选取白芝麻品种郑芝13、豫芝11和黑芝麻品种郑芝HL05、郑黑芝1号4个芝麻品种,对其制备的芝麻酱的理化指标、感官品质、质构特性、稳定性和流变学特性五个方面进行分析。结果表明:郑芝HL05、郑黑芝1号芝麻酱粗蛋白、粗纤维、灰分和草酸含量显著高于郑芝13、豫芝11(p<0.05);感官评价中白芝麻酱平均得分7.17高于黑芝麻酱的平均得分6.29,并且黑芝麻酱苦味明显;质构分析结果显示:4个品种芝麻酱在稠度、硬度上差异显著(p<0.05),其中豫芝11的稠度、硬度、粘聚性、粘度最小分别为184.66 g·s、30.53 g、30.91 g、43.21 g·s;4个品种的离心乳析率变化范围在4.30%~6.90%,其中黑芝麻酱的离心乳析率低于白芝麻酱,不易出现析油现象,但在氧化稳定性方面,品种间差异较大;流变学分析表明,芝麻酱是非牛顿假塑性流体,不同品种制备的芝麻酱流变学性质差异较大。     

基于电子鼻技术的猪肉脯品质判别分析

为实现猪肉脯品质的快速判别,采用电子鼻技术对12 个品牌3 个批次共108 个猪肉脯样品进行分析检测,同时依据GB/T 31406—2015《肉脯》对样品的蛋白质、水分、氯化物、脂肪及总糖含量进行品质评判,选取电子鼻响应曲线中120～150 s稳定数据段的平均值作为表征变量,结合主成分分析和k最近邻法（k=3）建立猪肉脯品质等级的判别模型。结果表明,所建模型的理论判别准确率可达89.81%,基于电子鼻技术的猪肉脯品质判别具有一定的可行性。     

加工工艺对芝麻酱稳定性的影响

为探明影响芝麻酱贮藏稳定性的关键工艺和核心指标,比较了炒制工艺（焙炒温度、时间）、不同原料处理方式（脱皮与未脱皮）、磨酱次数等关键工艺条件,测定其离心析油率、沉降析油率等贮藏稳定性指标以及粒径、比表面积等物化特性,通对不同工艺条件下各指标的变化进行分析归纳以及相关性分析,阐明加工工艺与贮藏稳定性之间的相关性。结果表明:芝麻的焙炒时间对酱体沉降析油率影响显著,焙炒时间延长析油率呈现先下降趋势,后趋于平稳,焙炒温度对芝麻酱沉降析油率影响不显著,但是温度不宜超过230 ℃,否则产品有焦糊味,研究发现芝麻酱离心析油率与30、60、90 d的沉降析油率的相关系数分别为0.966、0.955、0.967,呈现极显著正相关,离心析油率与芝麻酱的中位径D50、平均粒径Dav值也为显著正相关,相关系数为0.952和0.913,但是与比表面积S/V呈现负相关,相关系数为?0.930。另外,对比了脱皮芝麻和未脱皮芝麻加工成芝麻酱的离心析油率和黏度,发现芝麻皮的存在可以提高酱体黏度而有利于稳定贮藏,降低离心析油率,综合来看,在焙炒温度220 ℃,焙炒时间20 min,磨酱次数3次,离心析油率为3.34%,该条件下加工的芝麻酱的离心析油率最低,稳定性最佳。     

电子鼻对苹果货架期质量的评价

利用电子鼻分析了商业化采摘期采收的红星苹果采后的货架期质量变化情况。苹果采后在常温下放置40 d,期间利用电子鼻检测其质量的变化情况,通过主成分分析及货架期分析等方法,预测苹果的采后货架期。为了评价电子鼻的分析能力,将其预测结果与传统的理化检测方法(硬度、pH、可溶性固形物、淀粉指标)得到的结果进行了比较,结果证明了电子鼻预测苹果货架期的准确性。