本文由 北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司 整理匯編

2023-07-03 09:50 298閱讀次數(shù)

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• 電子鼻技術(shù)應(yīng)用于白及及其近似飲片快速辨識的可行性分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的：探討電子鼻技術(shù)應(yīng)用于白及及其近似飲片快速辨識的可行性。方法：收集134批白及及其近似飲片（白及45批、天麻30批、玉竹30批、黃花白及29批）作為待測樣品，使用PEN3型電子鼻采集樣品嗅覺感官數(shù)據(jù)作為自變量X，基于2020年版《中華人民共和國藥典》和地方標(biāo)準(zhǔn)的鑒別結(jié)果，以及各飲片高效液相色譜法（HPLC）指紋圖譜和原始采購信息，獲得辨識模型的標(biāo)桿數(shù)據(jù)Y，分別采用主成分分析-判別分析（PCA-DA）、偏Z小二乘法-判別分析（PLS-DA）、Z小二乘法-支持向量機（LS-SVM）及K-Z近鄰（KNN）4種化學(xué)計量學(xué)方法建立45批白及與89批非白及的二分類辨識模型和上述4種飲片的四分類辨識模型Y=F(X)。結(jié)果：經(jīng)留一法交互驗證，在二分類辨識中，上述4種模型分類正判率分別為97.01%、97.01%、98.51%和97.01%；在四分類辨識中，這4種模型分類正判率分別為97.76%、89.55%、98.51%和97.01%。二分類和四分類辨識模型的Z高正判率均可達到98.51%，且均以LS-SVM算法為Z優(yōu)，Z優(yōu)核函數(shù)分別選擇徑向基核函數(shù)和線性核函數(shù)。Z優(yōu)模型判別結(jié)果良好，沒有未[詳細]

  2023-07-03 09:50

  期刊論文

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• 基于電子舌的白及及其近似飲片的快速辨識研究---日本INSENT電子舌

  摘要：目的探討電子舌方法用于白及及其近似飲片快速辨識的可行性。方法收集45批白及飲片及其近似品天麻飲片30批、玉竹飲片30批、黃花白及飲片29批,分別進行藥典與地方標(biāo)準(zhǔn)辨識（M1法）、HPLC指紋圖譜辨識（M2法）,并結(jié)合原始采購信息獲取Z終飲片種類的標(biāo)桿信息（Y）,再采集電子舌味覺感官數(shù)據(jù)（X）并利用化學(xué)計量學(xué)方法分別建立主成分分析-判別分析（PCA-DA）、偏Z小二乘-判別分析（PLSDA）的45批白及飲片與剩余89批飲片的二分類辨識模型和45批白及飲片、30批天麻飲片、30批玉竹飲片、29批黃花白及飲片的四分類辨識模型（Y=F（X）,M3法）。結(jié)果經(jīng)留一法交互驗證,基于PCA-DA、PLS-DA二分類辨識模型的正判率分別為98.51%、100.00%,基于PCA-DA、PLS-DA四分類辨識模型的正判率分別為100.00%（無未分類樣本）、100.00%（有4個未分類樣本）,模型判別良好,結(jié)合正判率與模型未分類樣本數(shù)兩項指標(biāo),Z終選擇二分類辨識以PLS-DA為Z終辨識模型、四分類辨識以PCA-DA為Z終辨識模型,兩種模型正判率均為Z高,且均未出現(xiàn)未分類樣本。結(jié)論電子舌可快速準(zhǔn)確辨[詳細]

  2022-06-06 13:27

  期刊論文

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• 基于電子鼻技術(shù)的不同品質(zhì)鹿茸飲片氣味特征分析-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的：基于電子鼻技術(shù)對不同品質(zhì)鹿茸飲片氣味特征進行分析與表征。方法：采用PEN3型電子鼻系統(tǒng)，分析22批鹿茸樣品的氣味特征，以對傳感器響應(yīng)值為指標(biāo)，進行傳感器區(qū)別貢獻率分析（Loadings）、主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）。結(jié)果：Loadings分析表明，5個傳感器對鹿茸飲片氣味特征具有較好的響應(yīng)，不同規(guī)格鹿茸飲片氣味差異貢獻率主要體現(xiàn)為氮氧化物類、甲烷等短鏈烷烴、有機硫化物、醇醚醛酮類、芳香成分、無機硫化物等成分；PCA表明不同品種與規(guī)格鹿茸飲片，其氣味的差異性比較明顯；LDA發(fā)現(xiàn)不同品種及規(guī)格鹿茸飲片（除梅花鹿白片與粉片外）樣品的氣味差異均較明顯，表明構(gòu)成氣味的物質(zhì)存在差異性。結(jié)論：電子鼻技術(shù)可闡明不同品質(zhì)鹿茸飲片氣味的物質(zhì)基礎(chǔ)；不同品質(zhì)鹿茸飲片氣味存在差異性可揭示鹿茸飲片氣味的科學(xué)內(nèi)涵并為其質(zhì)量控制提供參考。 關(guān)鍵詞：鹿茸飲片;氣味;電子鼻;[詳細]

  2024-06-28 16:02

  期刊論文

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• 電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)快速鑒別摻假茶籽油-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的:建立茶籽油摻假的快速定性和定量檢測方法。方法:采用電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)，基于單因素方差分析篩選差異變量，通過主成分分析(PCA)和判別分析(DA)建立茶籽油摻假類型鑒別的定性模型；通過正交偏最小二乘法(OPLS)建立了茶籽油摻假類型和摻假度鑒別的定量模型。結(jié)果:模型的R2均高達0.98,RMSEE均低于0.005,RMSECV均低于0.01,具有較高性能指標(biāo)。通過外部驗證，DA模型對不同摻假類型的茶油樣品定性識別率高達100%,OPLS模型具有良好的準(zhǔn)確性。結(jié)論:電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)能夠?qū)崿F(xiàn)茶籽油摻假的快速、無損鑒定。 關(guān)鍵詞：茶籽油;摻假;電子鼻;主成分分析;判別分析;正交偏最小二乘法;[詳細]

  2024-09-13 14:51

  期刊論文

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• 電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量分析對漢源花椒的鑒別-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：采用電子鼻技術(shù)對包括漢源花椒在內(nèi)的全國6個不同主要產(chǎn)地的紅花椒進行10個傳感器通道的風(fēng)味成分測定和分析，用于漢源花椒的鑒別。利用傳感器響應(yīng)的風(fēng)味成分分布輪廓的差異對6個不同產(chǎn)地紅花椒分別進行了主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、線性判別分析（Linear Discriminate Analysis,LDA）和偏最小二乘判別分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA），并構(gòu)建了漢源花椒的鑒別模型。結(jié)果表明，PCA和LDA模型均能較好地將漢源花椒與其他5種紅花椒分別區(qū)分，在PLS-DA中建立了漢源花椒的“是-否”鑒別模型，模型的預(yù)測能力參數(shù)（Q2）和擬合優(yōu)度參數(shù)（R2）分別為0.947和0.968，交叉驗證和置換模擬驗證結(jié)果表明所構(gòu)建模型未發(fā)生過擬合，穩(wěn)健有效。同時，對漢源花椒摻雜5%、10%、30%及50%的其他種類紅花椒樣品進行了測定和分析，LDA及PLS-DA鑒別模型均能將摻雜的樣品與純正的漢源花椒準(zhǔn)確鑒別。本研究通過電子鼻技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)的理論與方法實現(xiàn)了漢源花椒與其他[詳細]

  2024-05-31 15:33

  期刊論文

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• 基于電子鼻技術(shù)的櫻花花香測定方法的建立---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：【目的】為建立基于電子鼻技術(shù)的櫻花花香氣味快速檢測方法，應(yīng)用于櫻花種質(zhì)鑒定。[詳細]

  2025-06-09 10:31

  期刊論文

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• 德國AIRSENSE電子鼻惡臭監(jiān)測

  電子鼻惡臭監(jiān)測儀監(jiān)測領(lǐng)域 ?環(huán)境監(jiān)測站、環(huán)保局及各類環(huán)境保護組織 ?香水制造廠、食品加工廠、藥品加工廠、化肥廠等化工廠 ?石化廠、煉油廠、造紙廠等 ?污水處理廠、垃圾填埋場、畜牧養(yǎng)殖場等 ?環(huán)境檢測評估公司等[詳細]

  2020-09-25 11:48

  產(chǎn)品樣冊

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• 不同品種玫瑰花及花蕾氣味的電子鼻分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：以玫瑰花及花蕾為試驗材料，采用電子鼻技術(shù)，通過聚類分析、主成分分析、正交偏最小二乘法判別分析等多元統(tǒng)計學(xué)方法，研究了不同品種玫瑰花及花蕾的氣味特征。[詳細]

  2025-11-11 14:09

  期刊論文

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• 基于電子鼻技術(shù)的煙絲受蟲害前后揮發(fā)性成分差異分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：針對煙草中煙草甲檢測技術(shù)不完善,檢測結(jié)果不可靠等問題,以電子鼻檢測結(jié)果為基礎(chǔ),通過主成分分析法和Loading分析法對數(shù)據(jù)結(jié)果進行分析。[詳細]

  2026-01-19 16:54

  期刊論文

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• 四種微藻的風(fēng)味成分及其特征分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的：鈍頂螺旋藻、富油新綠藻、三角褐指藻和湛江等鞭金藻是常見的食（飼）用微藻，它們可能通過食物鏈傳遞作用影響食品或水產(chǎn)及畜禽肉類食品的風(fēng)味。本研究通過分析這四種微藻的風(fēng)味特性，為其相關(guān)食品風(fēng)味研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。方法：應(yīng)用固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)結(jié)合電子鼻技術(shù)，檢測微藻的揮發(fā)性化合物，進而分析微藻的風(fēng)味特征。結(jié)果：上述四種微藻分別檢出揮發(fā)性成分33種、35種、23種和29種。鈍頂螺旋藻的主要呈味成分為己醇、1-辛烯-3-醇、(E,Z)-2,4-癸二烯醛，(E)-2-壬烯醛、己醛，賦予其青草、泥土和脂肪味；富油新綠藻的主要呈味成分為(E,Z)-2,4-癸二烯醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛、辛醛、1-辛烯-3-醇、己醛和己醇，賦予其脂肪、泥土、魚腥和青草味；三角褐指藻的主要呈味成分是庚醛、萘、辛醛、己醛和1-辛烯-3-醇，賦予其脂肪味；湛江等鞭金藻的主要呈味成分是(E,Z)-2,4-癸二烯醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛、1-辛烯-3-醇、己醇、己醛和(E,E)-2,4-庚二烯醛，賦予其脂肪、青草和魚腥味。結(jié)論：四種微藻的主要呈味成分是己醛、己醇、1-辛烯-3-醇和7～10[詳細]

  2023-04-17 10:57

  期刊論文

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• 基于電子鼻、電子舌技術(shù)的姜厚樸炮制機理探討---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為了從氣、味角度闡述姜制厚樸刺激性降低的炮制內(nèi)涵,采用電子舌、電子鼻分別對15份厚樸藥材、15份凈厚樸、15份姜厚樸進行炮制前后味覺和氣味定量化測定,分別利用配對樣品t檢驗和主成分分析的方法解析炮制前后厚樸味覺和氣味的變化。結(jié)果顯示,味覺中只有澀味在炮制后降低,具有顯著差異（P<0.05）,而電子舌的澀味傳感器是對澀味物質(zhì)引起的味道進行響應(yīng),在低濃度下感知為刺激性回味,說明厚樸姜制后刺激性降低;同時厚樸姜制后電子鼻氮氧化物和硫化物傳感器的測定值降低,說明此類揮發(fā)性成分減少,亦可導(dǎo)致厚樸刺激性降低。研究結(jié)果表明電子舌、電子鼻可用于厚樸炮制機理的研究,厚樸"不以姜制,則戟人喉舌"具有一定的科學(xué)性。 關(guān)鍵詞：中藥炮制學(xué);炮制機理;電子鼻;電子舌;厚樸;刺激性;[詳細]

  2024-09-13 14:29

  期刊論文

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• 基于電子鼻技術(shù)對草莓采后灰霉病的分析與早期診斷---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：構(gòu)建基于氣味信息的草莓灰霉病無損檢測的方法，對草莓果實灰霉病過程進行動態(tài)分析。以健康草莓果實作為對照，每隔24 h采用便攜式電子鼻獲取樣品氣味信息，并結(jié)合頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對樣本揮發(fā)性組分進行定量檢測，Z后采用偏Z小二乘回歸構(gòu)建基于電子鼻技術(shù)的草莓果實菌落總數(shù)預(yù)測模型。結(jié)果表明：草莓果實接種灰霉病后120 h內(nèi)，酯類、醛類和醇類含量變化明顯，以乙醇為代表的醇類含量（以濕質(zhì)量計算）從初始0.85μg/g快速上升至3.95μg/g；主成分分析表明基于電子鼻氣味傳感陣列對應(yīng)的穩(wěn)定值與微生物含量密切相關(guān)，結(jié)合偏Z小二乘法回歸的草莓果實微生物含量預(yù)測的相對Z佳模型對應(yīng)的決定系數(shù)為0.815，相對分析誤差為2.270，基于電子鼻傳感器穩(wěn)定信號的無損預(yù)測可實現(xiàn)早期病害果實92.9%的準(zhǔn)確區(qū)分。研究結(jié)果可以為實現(xiàn)草莓采后病害無損監(jiān)控與早期診斷提供參考。 關(guān)鍵詞：草莓果實;電子鼻技術(shù);灰霉病;無損檢測;[詳細]

  2023-03-13 11:35

  期刊論文

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• 不同顏色大蒜品質(zhì)分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：以打破休眠期的大蒜為原料,制備白色、綠色和黃色3種顏色大蒜,對其總酚含量、還原糖含量、自由基清除率、風(fēng)味及味道進行測定,探究不同顏色大蒜的營養(yǎng)價值、抗氧化能力及感官品質(zhì)的差異。結(jié)果表明,不同顏色大蒜的營養(yǎng)價值、抗氧化能力及感官品質(zhì)存在顯著差異。新鮮白色大蒜中含有較多總酚,綠蒜次之,黃蒜中Z少。還原糖含量恰恰相反,黃色大蒜含量Z高。不同顏色大蒜都具有較好的清除自由基能力,清除自由基能力強弱為新鮮白色大蒜>綠色大蒜>黃色大蒜。風(fēng)味分析中,氮氧化合物（W5S）和硫化物（W1W）的感應(yīng)器具有明顯響應(yīng)值變化,且響應(yīng)值大小排序為黃色大蒜>綠色大蒜>新鮮白色大蒜。而味覺上,咸味、甜味、酸味、苦味上存在明顯差異。綠色和黃色大蒜保持較好酸味,同時甜度下降。新鮮白色大蒜可以較好維持咸味和苦味。 關(guān)鍵詞：大蒜;顏色;貯藏;電子鼻;電子舌;[詳細]

  2022-08-08 10:13

  期刊論文

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• 基于電子鼻技術(shù)的荊州魚糕貯藏過程新鮮度預(yù)測---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：以荊州魚糕為研究對象，采用感官評定、揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)檢測和電子鼻技術(shù)分析不同貯藏條件下荊州魚糕的新鮮度變化，并基于電子鼻檢測數(shù)據(jù)，結(jié)合主成分分析(PCA)、層次聚類分析(HCA)、偏Z小二乘判別分析(PLS-DA)和逐步多元線性回歸分析(Stepwise-MLR)建立魚糕新鮮度的判別和預(yù)測模型。結(jié)果表明：在4℃和室溫條件下，電子鼻響應(yīng)信號均能很好地區(qū)分魚糕樣品的新鮮度；魚糕貯藏過程中產(chǎn)生的氮氧化物、硫化物、甲烷等是新鮮度下降的重要指標(biāo)；基于電子鼻檢測數(shù)據(jù)建立的多元線性回歸預(yù)測模型的R2均大于0.932 5,預(yù)測集樣品的預(yù)測均方根誤差均小于1.22,即電子鼻技術(shù)結(jié)合多元統(tǒng)計分析可作為一種無損、簡便和快速檢測魚糕新鮮度的方法。 關(guān)鍵詞：魚糕;貯藏;新鮮度;電子鼻技術(shù);[詳細]

  2023-03-13 11:36

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• 基于電子鼻和可見近紅外光譜技術(shù)的羊肉真實性鑒別---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為快速、準(zhǔn)確鑒別市面上羊肉中摻入鴨肉的商品，本研究應(yīng)用電子鼻結(jié)合可見/近紅外光譜技術(shù)，實現(xiàn)了羊肉中摻入不同比例鴨肉樣品的有效鑒別。試驗制備了174個羊肉中摻入不同比例鴨肉樣品，分別采集了樣品電子鼻數(shù)據(jù)和200～1100nm、900～1 700 nm波長范圍內(nèi)的反射光譜數(shù)據(jù)，利用2分類定性判別和6分類定量檢測法分別構(gòu)建了支持向量機（Support Vector Machine,SVM）和偏Z小二乘法（Partial Least Squares,PLS）定性定量判別模型，并用6分類較優(yōu)模型進行預(yù)測。結(jié)果表明：電子鼻可以利用不同比例羊肉鴨肉樣品間的氣味差異對不同組進行判別，羊肉中含有的揮發(fā)性香氣成分如萜烯類、芳香類、有機硫化物等物質(zhì)的含量高于鴨肉?；趦蓚€波段數(shù)據(jù)、兩種分類方法構(gòu)建的PLS模型判別效果優(yōu)于SVM模型，總的判別正確率均達到96%以上，光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過多元散射校正處理的效果較佳，且較優(yōu)模型預(yù)測效果良好。電子鼻結(jié)合可見/近紅外光譜分析技術(shù)可有效鑒別羊肉中摻入不同比例鴨肉樣品，為羊肉真實性的快速無損鑒別提供技術(shù)支撐。 關(guān)鍵詞：羊肉真實性;電子鼻;可見/近紅外光譜;定性鑒別;定[詳細]

  2023-08-28 10:40

  期刊論文

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• 電子鼻檢測三種草莓鮮榨汁的香氣---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：不同草莓品種鮮榨汁風(fēng)味存在較大區(qū)別,風(fēng)味特征會直接影響草莓鮮榨汁消費者接受度和經(jīng)濟價值。本研究以妙香3號草莓、紅顏草莓和黔莓2號草莓為研究對象,利用電子鼻(Electronic nose, E-nose)、頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(Headspace Solid Phase Micro Extraction-Gas Chromatography-Mass Spectrometry, HS-SPME-GC-MS)和氣相色譜-離子遷移譜(Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry, GC-IMS)對三種草莓鮮榨汁的揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)進行定性和定量分析。結(jié)果表明,三種草莓鮮榨汁中揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)含量和種類有明顯差別。電子鼻可以有效區(qū)分三種草莓鮮榨汁;HS-SPME-GC-MS檢測出89種揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì),包括55種酯類、9種醛類、7種醇類、13種酮類和5種酸類。其中22種揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)是三種草莓鮮榨汁共有的,包括11種酯類、4種醛類、芳樟醇、5種酮類及壬酸。妙香3號鮮榨汁中5-己基二氫-2(3H)-呋喃酮含量較高,紅顏草莓鮮榨汁中乙酸己酯[詳細]

  2023-02-20 10:18

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• 基于電子鼻和GC-MS的不同烘焙條件鐵觀音品質(zhì)分析及其鑒別-AIRSENSE電子鼻

  摘要：烘焙對于鐵觀音烏龍茶的生產(chǎn)極為重要，因為它強烈影響其化學(xué)成分和感官品質(zhì)。為了研究烘焙溫度和烘焙時間對鐵觀音品質(zhì)的影響，設(shè)置不同烘焙條件對鐵觀音進行焙火處理，并對其進行理化指標(biāo)的測定，同時采用電子鼻和GC-MS對鐵觀音的揮發(fā)性成分進行檢測。結(jié)果表明：隨著烘焙溫度和烘焙時間的增加，3個茶樣中的茶多酚、兒茶素、氨基酸等滋味物質(zhì)均呈逐漸下降趨勢，茶多酚含量分別降低4.95%、6.31%和7.66%；兒茶素含量分別降低3.66%、4.33%和5.08%；氨基酸含量分別降低1.19%、1.87%和2.22%。酚氨比由平穩(wěn)波段而后呈上升趨勢，酚氨比分別升高0.34、1.55和2.17，且300 min后的茶葉滋味物質(zhì)急劇下降，酚氨比急劇上升，氣味響應(yīng)降低，結(jié)合感官評價的結(jié)果，300 min后烘焙品質(zhì)下降。電子鼻結(jié)果表明，不同烘焙條件和不同烘焙程度的茶葉揮發(fā)性物質(zhì)存在差異。利用電子鼻結(jié)合主成分分析、費舍爾判別分析以及多種智能算法能夠較好地快速辨別不同烘焙條件以及不同烘焙程度的茶葉。氣相色譜-質(zhì)譜(GC-MS)的氣味特征表明，不同烘焙程度的茶葉揮發(fā)性物質(zhì)和香氣特征存在顯著差異，出現(xiàn)了烤、焦和辛辣的[詳細]

  2024-09-12 00:38

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• 電子鼻結(jié)合電子舌技術(shù)對五種醬香型白酒大曲的風(fēng)味物質(zhì)分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：利用電子舌、電子鼻技術(shù)分析貴州仁懷地區(qū)5種醬香型白酒大曲的風(fēng)味差異。對比95%乙醇溶液與去離子水萃取大曲滋味化合物發(fā)現(xiàn)95%乙醇溶液能萃取出更多大曲中與酸味、苦味相關(guān)的化合物，與酸味相關(guān)的化合物增加明顯；5種酒曲除對CAO酸味傳感器的負響應(yīng)值差異顯著（P<0.05）之外，風(fēng)味輪廓基本相似；5種大曲中與咸味、鮮味相關(guān)的化合物含量較高；5種酒曲粉末與95%乙醇溶液萃取電子鼻分析結(jié)果顯示，除響應(yīng)值Z高的氮氧化合物含量差異較大之外，其余傳感器對大曲響應(yīng)的風(fēng)味輪廓相似，且95%乙醇溶液能萃取出大曲中更多的氮氧化合物、硫化物以及有機硫化物；5種酒曲中1號、2號、3號酒曲粉末氣味相似，1號、3號、4號、5號酒曲95%乙醇提取液氣味相似。 關(guān)鍵詞：醬香型大曲;風(fēng)味;電子舌;電子鼻;主成分分析;[詳細]

  2024-09-13 14:00

  期刊論文

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• 電子鼻和電子舌技術(shù)在五倍子蜂蜜風(fēng)味識別中的應(yīng)用-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為實現(xiàn)不同產(chǎn)地五倍子蜂蜜的快速識別，采用德國AIRSENSE公司的PEN3型電子鼻系統(tǒng)和日本INSENT公司的味覺分析系統(tǒng)對貴州12個不同地區(qū)五倍子蜂蜜進行檢測，通過主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、線性判別分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）、傳感器區(qū)分貢獻率（Loadings）分析等，從氣味和滋味方面對不同產(chǎn)地五倍子蜂蜜進行識別。不同產(chǎn)地的五倍子蜂蜜在電子鼻PCA分析、LDA分析中第一和第二主成分貢獻率之和分別為99.90%、87.05%,Loadings分析發(fā)現(xiàn)氣味差異主要來自于無機硫化物類、氮氧化物類、有機硫化物類、醇醚醛酮類等；在電子舌PCA分析中第一和第二主成分貢獻率之和為99.35%，通過雷達圖離散程度可知，不同地區(qū)五倍子蜂蜜在酸味、甜味、苦味上的差異較大。電子鼻和電子舌技術(shù)均能區(qū)分不同產(chǎn)地的五倍子蜂蜜，可用于今后蜂蜜的鑒別分析中。 關(guān)鍵詞：五倍子蜂蜜;電子鼻;電子舌;主成分分析(PCA);[詳細]

  2024-09-13 14:03

  期刊論文

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• 電子鼻結(jié)合GC-MS鑒別不同部位的三七粉-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為鑒別不同部位的三七粉，采用電子鼻結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry,GCMS）聯(lián)用技術(shù)對三七的整根粉、剪口粉、主根粉、側(cè)根粉和須根粉進行揮發(fā)性成分分析。通過GC-MS測定三七粉揮發(fā)物的成分和含量，并進行多重比較。利用統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法提取電子鼻響應(yīng)曲線的8個時域特征，并進行相關(guān)性分析，采用3種特征選擇算法對特征數(shù)據(jù)進行降維。分別建立基于原始特征數(shù)據(jù)、3種特征選擇數(shù)據(jù)的支持向量機（support vector machine,SVM）、最小二乘支持向量機（least square support vector machine,LSSVM）和極限學(xué)習(xí)機分類模型；引入灰狼優(yōu)化（grey wolf optimization,GWO）算法對分類模型中的參數(shù)gam和sig2進行優(yōu)化。結(jié)果表明：5種三七粉樣品中共檢測出31種揮發(fā)物成分，最優(yōu)的GWO-IRIV-LSSVM模型能夠?qū)﹄娮颖菙?shù)據(jù)進行有效區(qū)分，測試集準(zhǔn)確率為97.5%，且能客觀反映出樣品種類揮發(fā)性物質(zhì)的差異主要是揮發(fā)物總量、烷烴和芳香族化合物，這與GC-MS檢測結(jié)果一致。本研究可用[詳細]

  2024-09-13 14:00

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