本文由 上海科學(xué)儀器有限公司 整理匯編

2018-08-16 10:00 714閱讀次數(shù)

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• PEN3-基于電子鼻判別富士蘋果貨架期的研究

  摘要:利用電子鼻對不同貨架期內(nèi)的富士蘋果揮發(fā)性成分進(jìn)行檢測。通過雷達(dá)圖和負(fù)荷加載(Loadings)分析研究主要傳感器響應(yīng)值的變化，利用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)模式判別方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。結(jié)果表明，第7、8號傳感器在蘋果常溫貨架期判別中起主要作用，而第2、7號傳感器在蘋果貯后貨架期的判別中起主要作用。PCA、LDA方法均可準(zhǔn)確判別常溫不同貨架期的蘋果;與PCA相比，LDA方法可以更準(zhǔn)確對不同貯后貨架壽命蘋果進(jìn)行判別，并呈現(xiàn)出良好的集中性和單向趨勢。因此，電子鼻快速判別不同貨架期的蘋果具有可行性。關(guān)鍵詞:電子鼻，蘋果，貨架期，判別[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 基于電子鼻對水蜜桃貨架期評價(jià)的研究

  基于電子鼻對水蜜桃貨架期評價(jià)的研究[詳細(xì)]

  2015-07-28 00:00

  課件

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• PEN3－基于電子鼻的蘋果低溫貯藏時(shí)間及品質(zhì)預(yù)測

  【目的】研究利用電子鼻對蘋果低溫貯藏時(shí)間及品質(zhì)的預(yù)測效果，為蘋果低溫貯藏品質(zhì)的無損檢測及合理加工利用提供參考。【方法】以富士蘋果為試材，在（０±１）℃低溫條件下貯藏，分別在貯藏后的第０，３０，６０，９０，１２０，１５０和１８０天，隨機(jī)選取３０個(gè)果實(shí)，利用ＰＥＮ３型電子鼻檢測其香氣，并一一對應(yīng)測定蘋果的主要品質(zhì)指標(biāo)（硬度、可溶性固形物含量和可滴定酸含量）。利用載荷分析優(yōu)化電子鼻傳感器陣列，對優(yōu)化后的電子鼻檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行線性判別分析，建立蘋果低溫貯藏品質(zhì)的偏Z小二乘預(yù)測模型、ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和貯藏時(shí)間的多層感知器預(yù)測模型，并對預(yù)測效果進(jìn)行了比較?！窘Y(jié)果】線性判別分析能夠較好地區(qū)分蘋果的貯藏品質(zhì)，且蘋果香氣在貯藏６０～９０ｄ時(shí)變化較大；建立的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對蘋果貯藏時(shí)間有較好的預(yù)測效果，預(yù)測準(zhǔn)確率均＞９２．０％；利用偏Z小二乘法和ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均能對果實(shí)的品質(zhì)建立有效的預(yù)測模型，其中偏Z小二乘法對冷藏蘋果硬度和可滴定酸含量的預(yù)測效果優(yōu)于對可溶性固形物含量的預(yù)測，利用ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立預(yù)測模型的決定系數(shù)均＞０．９３０?。埃A(yù)測效果較偏Z小二乘法更好?！窘Y(jié)論】利用電子鼻的快速無損檢測功能可以實(shí)現(xiàn)對蘋果低溫貯藏時(shí)間及品質(zhì)的預(yù)測。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

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• PEN３－基于電子鼻的冷藏大菱鲆品質(zhì)變化研究

  摘要利用電子鼻技術(shù)檢測不同貯藏溫度下大菱鲆樣品的揮發(fā)性氣體變化情況，對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(PCA)、載荷分析(LA)和聚類分析(CA)，并結(jié)合細(xì)菌菌落總數(shù)和揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量變化進(jìn)行分析，建立一種基于電子鼻的冷藏大菱鲆新鮮度判別方法。結(jié)果表明:電子鼻主成分分析、載荷分析和聚類分析能很好地區(qū)分大菱鲆0℃與4℃貯藏過程中的揮發(fā)性氣味變化，氣味發(fā)生變化的時(shí)間拐點(diǎn)分別是貯藏20d和16d;電子鼻分析結(jié)果與細(xì)菌菌落總數(shù)和TVB-N值變化預(yù)測的貨架期終點(diǎn)基本一致。因此電子鼻技術(shù)可以用來判別大菱鲆冷藏過程中的新鮮度變化。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

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• 鯧魚貨架期預(yù)測模型的電子鼻評價(jià)與研究

  鯧魚貨架期預(yù)測模型的電子鼻評價(jià)與研究[詳細(xì)]

  2012-05-25 00:00

  應(yīng)用文章

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• PEN3基于電子鼻判別桃果實(shí)瘀傷的研究_朱娜

  為建立一種無損檢測桃果實(shí)瘀傷的方法，對桃果實(shí)施加外力使其產(chǎn)生瘀傷，在24℃、相對濕度85%條件下貯藏24h后逐個(gè)提取電子鼻響應(yīng)信號，并對其進(jìn)行主成分分析。結(jié)果顯示:不同瘀傷等級果實(shí)的分離度為1**%。電子鼻傳感器陣列所含的10個(gè)傳感器響應(yīng)信號與瘀傷等級的相關(guān)性分析表明，大部分傳感器(傳感器W5S、W6S除外)響應(yīng)信號與瘀傷等級均有顯著相關(guān)性。利用向后消去法進(jìn)行多元線性回歸分析，結(jié)合取整函數(shù)建立了桃果實(shí)瘀傷等級的預(yù)測模型，驗(yàn)證試驗(yàn)表明，該模型具有較好適用性，總體準(zhǔn)確率達(dá)到95%。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-一種基于電子鼻的辛味中藥材的分類鑒別方法研究

  摘要:為獲取新的氣味識別方法以提高智能傳感器模式分類識別準(zhǔn)確率和速度，使用了內(nèi)置10個(gè)傳感器的便攜式電子鼻PEN3對辛味中藥材進(jìn)行氣味采集檢測．將辛味中藥材在燒杯中進(jìn)行密封靜置待其形成穩(wěn)定的氣味頂空環(huán)境時(shí)，運(yùn)用電子鼻對其進(jìn)行檢測采樣得到樣品高維氣味數(shù)據(jù)信息．與傳統(tǒng)的線性數(shù)據(jù)分析方法不同，針對氣味蘊(yùn)含多種諸如濃度、各種揮發(fā)性物質(zhì)成分等特征，可知?dú)馕斗蔷€性的本質(zhì)特征，在本次分析中采用了流形算法中的非線性的局部線性嵌入(LocallyLinearEmbedding，LLE)算法對非線性的氣味數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與降維，再采用基于Fisher的線性判別分析(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)實(shí)現(xiàn)對特征子空間的模式聚類與分類，通過多次實(shí)驗(yàn)優(yōu)化LLE算法的參數(shù)，得到了**的辛味中藥材的模式識別效果．分析結(jié)果表明，運(yùn)用LLE和LDA相結(jié)合的算法(即LLE_LDA)可以很好地完成不同種類辛味中藥材的揮發(fā)性氣味信息的模式分類，為深層次地分析基于電子鼻的氣味數(shù)據(jù)信息提供了一種新方法．關(guān)鍵詞:模式識別;氣敏傳感器;局部線性嵌入_線性判別分析;分類鑒別;非線性降維[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-質(zhì)聯(lián)用與電子鼻對不同包裝貨架期線椒檢測分析

  摘要：運(yùn)用HS-SPME-GC-MS和電子鼻2種技術(shù)，對10℃貯藏15d后進(jìn)行常溫貨架期間線椒的揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行檢測分析，并討論3種不同包裝（無包裝、16μmPE、20μmPE）、不同貨架期對揮發(fā)性成分的影響。結(jié)果表明：線椒的揮發(fā)性物質(zhì)主要是由酯類、醛類和醇類物質(zhì)組成，無包裝組（A組）果實(shí)醇類和酯類物質(zhì)相對含量Z高，其次是16μmPE膜包裝組（B組），20μmPE膜包裝組（C組）Z小，C組醛類物質(zhì)相對含量Zda；A、B、C組的醛類物質(zhì)隨著貨架期的延長而降低，酯類揮發(fā)性物質(zhì)則隨著貨架期的延長而增加，C組的保鮮效果**；電子鼻分析結(jié)果顯示，貨架期1dB、C組區(qū)分效果不理想；隨著貯后貨架時(shí)間的延長，不同包裝組間的差異越明顯，電子鼻區(qū)分效果也越好。電子鼻可以對不同貨架期、不同包裝厚度的線椒較好的判別區(qū)分，線椒揮發(fā)性成分受包裝膜厚度以及時(shí)間長短的影響很大，LDA方法優(yōu)于PCA方法。因此，電子鼻對線椒整體氣味特征進(jìn)行判別具有可行性。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

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• 應(yīng)用電子鼻區(qū)分不同貨架期的純奶

  將電子鼻用于測定純牛奶的貨架期,旨在尋求一種快速有效的方法以實(shí)現(xiàn)對純牛奶的質(zhì)量控制。將純牛奶在室溫條件下儲存,分不同的儲存時(shí)間對其進(jìn)行測定,結(jié)果表明,電子鼻可以準(zhǔn)確地區(qū)分不同貨架期的純牛奶。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3電子鼻檢測雞蛋貨架期新鮮度變化

  該文旨在通過氣味檢測雞蛋的新鮮度。利用德國AIRSENSE公司PEN3型電子鼻對雞蛋在20℃，70%相對濕度條件下羅曼雞蛋貨架期的氣味進(jìn)行了無損檢測。通過測定哈夫單位，建立了不同貨架期氣味與雞蛋哈夫單位等級的對應(yīng)關(guān)系。首先，分析并對比了第0天與第36天的完整雞蛋與蛋液所產(chǎn)生氣體的變化情況，確定氨氧化物、烷烴和醇類等是雞蛋貯藏中產(chǎn)生的惡化氣體。其次，結(jié)合PEN3電子鼻，利用主成分分析、線性判別等多元統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對不同貨架期、不同等級的雞蛋進(jìn)行歸類區(qū)分，發(fā)現(xiàn)線性判別（LDA）效果優(yōu)于主成分分析法（PCA）。結(jié)合載荷分析，確認(rèn)了檢測雞蛋新鮮度的主要傳感器S1、S2、S3、S5、S6、S8。初步證明了氣體傳感器和模式識別方法在PEN3電子鼻區(qū)分雞蛋貨架期新鮮度的可行性，為建立利用氣體傳感器監(jiān)控雞蛋新鮮度的方法提供實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)和理論依據(jù)。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-基于電子鼻的果園荔枝成熟階段監(jiān)測

  摘要：為了無損快速監(jiān)測荔枝成熟階段，該文提出了一種基于電子鼻技術(shù)的果園荔枝成熟階段監(jiān)測方法，采用PEN3電子鼻獲取掛果約25d到果實(shí)成熟過程中6個(gè)成熟階段荔枝樣本的仿生嗅覺信息并同步獲取了各成熟階段荔枝的3項(xiàng)物理特征（果實(shí)直徑、果實(shí)質(zhì)量與果實(shí)可溶性固形物含量）。根據(jù)不同成熟階段荔枝物理特征變化可知，荔枝果實(shí)直徑與果實(shí)質(zhì)量2項(xiàng)物理指標(biāo)在掛果約32d～39d，以及53d～60d增長較快，可溶性固形物含量在掛果約32d前無法測量，53d～60d階段增長速度較慢。提取各樣本電子鼻采樣數(shù)據(jù)75s時(shí)刻的各傳感器響應(yīng)值作為特征值后，采用載荷分析（loadings）進(jìn)行傳感器陣列優(yōu)化，優(yōu)選了傳感器R2、R4、R6、R7、R8、R9和R10的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)分析。將優(yōu)化后的傳感器響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。采用線性判別分析（lineardiscriminantanalysis，LDA）進(jìn)一步提取特征信息，降低數(shù)據(jù)中包含的冗余信息。LDA對荔枝成熟階段的分類識別效果不佳。為進(jìn)一步探究電子鼻監(jiān)測果園荔枝成熟階段的可行性，采用模糊C均值聚類分析（fuzzyCmeansclustering，F(xiàn)CM）、kZ近鄰函數(shù)分析（knearestneior，KNN）和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（probabilisticneuralnetwork，PNN）進(jìn)行模式識別。研究結(jié)果表明，F(xiàn)CM對果園荔枝成熟階段識別的正確率為89.17%。采用KNN與PNN建立識別模型后，KNN與PNN識別模型對訓(xùn)練集的回判正確率均為1**%，對測試集的識別率均96.67%，具有較好的分類識別效果。試驗(yàn)證明了采用電子鼻進(jìn)行果園荔枝成熟度監(jiān)測的可行性，為果園水果品質(zhì)的實(shí)時(shí)監(jiān)測提供參考。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-提高食醋電子鼻識別率方法的研究

  摘要：以兩種不同品牌的山西食醋為樣品，通過對電子鼻測定數(shù)據(jù)的區(qū)間分析，確定樣品處理方式，并采用正交試驗(yàn)方法對傳感器的選用進(jìn)行優(yōu)化并建立模板；用歐氏距離、相關(guān)性、馬氏距離和判別函數(shù)分析同時(shí)鑒別新樣品的歸屬，誤判率明顯降低（由18.2%降低為5.4%），識別率得到較大提高（由81.8%提高至94.6%）。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 魚肉餡貨架期預(yù)測的電子鼻評價(jià)與研究-盈盛恒泰

  魚肉餡貨架期預(yù)測的電子鼻評價(jià)與研究-盈盛恒泰[詳細(xì)]

  2024-10-03 15:34

  期刊論文

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• PEN3-不同溫度對貨架期櫻桃揮發(fā)性物質(zhì)變化的影響-2015

  摘要:以“沙蜜豆”櫻桃為試材，利用電子鼻檢測系統(tǒng)和頂空固相微萃?。瓪庀嗌V質(zhì)譜聯(lián)用儀2種檢測技術(shù)，對冷藏20d后不同貨架溫度(13、20℃)不同時(shí)間(1、4、6d)櫻桃芳香性物質(zhì)變化進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明，應(yīng)用主成分分析法、線性判別分析法、負(fù)荷加載分析法三種方法進(jìn)行綜合分析，電子鼻技術(shù)可以較好的區(qū)分不同貨架溫度下的櫻桃。經(jīng)SPME－GC－MS技術(shù)檢測，得到櫻桃果實(shí)中含量較高的成分是醇類和醛類，其中5種主要芳香性物質(zhì)分別是苯甲醇、(E)－2－己烯醇、己醛、苯甲醛、(E)－2－己烯醛。發(fā)現(xiàn)13℃下1、4d時(shí)(E)－2－己烯醛含量趨于平穩(wěn)狀態(tài)，約在42%左右，6d時(shí)YZ受到緩和，(E)－2－己烯醛含量增至52%。20℃下1、4d時(shí)(E)－2－己烯醛已處于Z高含量狀態(tài)，約為53%左右，6d時(shí)其含量降至43%。這可能是由于低溫環(huán)境下YZ了櫻桃中的(E)－2－己烯醛芳香性物質(zhì)的生成。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 基于電子鼻與多元統(tǒng)計(jì)分析判別三七品質(zhì)---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的基于電子鼻與多元統(tǒng)計(jì)分析判別三七Panax notoginseng（Burk.） F.H.Chen的品質(zhì)。方法在優(yōu)化電子鼻檢測條件基礎(chǔ)上,對傳感器響應(yīng)信號進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析。結(jié)果電子鼻檢測三七較佳條件為樣品量1.5 g;頂空生成時(shí)間15 min;頂空體積250 mL;載氣體積流量400 mL/min。多元統(tǒng)計(jì)表明主成分分析和典則判別分析均能區(qū)分三七主根與支根,但后者效果優(yōu)于前者;利用三七主根和支根氣味信息結(jié)合典則判別分析,可實(shí)現(xiàn)對三七產(chǎn)地的定性判別,其中主根氣味信息的判別效果更好。多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析可以實(shí)現(xiàn)對三七主根、支根及產(chǎn)地的定量判別,主根與支根分類準(zhǔn)確率達(dá)99.49%;主根產(chǎn)地判別準(zhǔn)確率為99.49%;支根產(chǎn)地判別準(zhǔn)確率為95.95%。結(jié)論電子鼻結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析可以實(shí)現(xiàn)對三七品質(zhì)的判別,且該方法高效快速可用于實(shí)際生產(chǎn)。 關(guān)鍵詞：三七;電子鼻;多元統(tǒng)計(jì);MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析; [詳細(xì)]

  2022-07-11 11:23

  期刊論文

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• 電子鼻在冷卻肉貨架期預(yù)測模型中的應(yīng)用

  電子鼻在冷卻肉貨架期預(yù)測模型中的應(yīng)用[詳細(xì)]

  2024-09-28 00:35

  實(shí)驗(yàn)操作

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• PEN3-電子鼻法鑒別食用植物油與地溝油的研究

  摘要:目的嘗試?yán)秒娮颖羌夹g(shù)建立一種簡便、快速的鑒別食用植物油與地溝油的篩查方法。方法樣品包括采集自各超市的9個(gè)品種共103個(gè)正常植物油，采集自多家餐飲企業(yè)的24個(gè)煎炸廢棄油脂，采集自餐廚垃圾集中處置定點(diǎn)公司的36個(gè)餐廚廢棄油脂，以及本課題組自主制備的25個(gè)精煉地溝油。利用電子鼻采集各樣品的氣味信息，通過數(shù)據(jù)主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)2種方法進(jìn)行分析和判定。結(jié)果電子鼻可以相互區(qū)分食用植物油、餐廚廢棄油脂和精煉地溝油，無法區(qū)分食用植物油和煎炸廢棄油脂。結(jié)論本實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過系列的氧化及劣變過程，地溝油中的氣味分子成分與正常植物油相比已經(jīng)發(fā)生了劇烈的變化。電子鼻技術(shù)作為鑒別地溝油的一種新興手段，值得更深入的探索和研究。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 基于電子鼻信號判別番茄苗機(jī)械損傷程度

  摘要：番茄苗產(chǎn)生的揮發(fā)物易受到病害、蟲害、損傷等多種因素影響。該文利用電子鼻系統(tǒng)測試機(jī)械損傷番茄苗揮發(fā)性物質(zhì)的變化，通過主成分分析、線性判別分析對4種不同處理機(jī)械損傷的番茄苗進(jìn)行分析，結(jié)果表明主成分分析各處理樣本間均有重疊，區(qū)分效果不理想，線性判別分析各處理樣本基本可以分開；用逐步判別分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各處理樣本進(jìn)行判別，測試集的準(zhǔn)確率分別達(dá)到84.4%和93.8%以上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果更好。該研究可為番茄苗機(jī)械損傷快速在線監(jiān)測提供參考。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 借助電子鼻對中式傳統(tǒng)奶酪貨架期進(jìn)行預(yù)測

  借助電子鼻對中式傳統(tǒng)奶酪貨架期進(jìn)行預(yù)測[詳細(xì)]

  2011-03-09 00:00

  其它

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• 電子鼻判別不同儲藏條件下糙米品質(zhì)的研究

  電子鼻判別不同儲藏條件下糙米品質(zhì)的研究[詳細(xì)]

  2011-03-09 00:00

  產(chǎn)品樣冊

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