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。