本文由 北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司 整理匯編

2015-06-10 00:00 209閱讀次數(shù)

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• 不同產(chǎn)地和采收期的中藥材電子鼻鑒別研究術(shù)

  不同產(chǎn)地和采收期的中藥材電子鼻鑒別研究術(shù)[詳細(xì)]

  2015-06-10 00:00

  期刊論文

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• PEN3電子鼻基于擴(kuò)散映射和 LDA 的辛味中藥材鑒別研究

  摘要:使用PEN3電子鼻對(duì)不同種類的辛味中藥材進(jìn)行檢測(cè)，針對(duì)辛味中藥材氣味數(shù)據(jù)的高維性與非線性，提出一種基于擴(kuò)散映射(DiffusionMaps)和線性判別分析(LDA)的中藥材鑒別方法。首先將采集的氣味數(shù)據(jù)重構(gòu)到高維空間中，利用擴(kuò)散映射方法對(duì)高維氣味數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和特征提取，然后利用線性判別分析對(duì)提取的低維流形特征進(jìn)行分類，以可視化的方式顯示中藥材的分類效果。結(jié)果表明，該方法可以很好地區(qū)分四種不同種類的辛味中藥材，為中藥材的分類鑒別提供了一條新的途徑。關(guān)鍵詞:電子鼻;辛味中藥材;擴(kuò)散映射;線性判別分析;分類鑒別[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 基于電子鼻的小麥品種鑒別研究

  提出了一種用電子鼻技術(shù)快速鑒別小麥品種的新方法。試驗(yàn)以三種小麥品種為研究對(duì)象，首先用主成分分析法、聚類分析法對(duì)5種不同溫度條件下的麥9023電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，確定了試驗(yàn)條件，保證了試驗(yàn)的可重復(fù)性和準(zhǔn)確性。用三種小麥**次測(cè)試的結(jié)果（每個(gè)品種15個(gè)樣品，共45個(gè)樣品）作為訓(xùn)練集來(lái)建立模型，用一周后的測(cè)試結(jié)果（每個(gè)品種5個(gè)樣品，共15個(gè)樣品）作為測(cè)試集。分別采用主成分分析法對(duì)三種小麥進(jìn)行了區(qū)分，逐步判別分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)三種小麥樣品進(jìn)行了預(yù)測(cè)。使用主成分分析法不能很好對(duì)兩次試驗(yàn)的三種小麥樣品做出很好的區(qū)分，而使用逐步判別分析法對(duì)訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對(duì)測(cè)試集判別的正確率為86.7%。選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對(duì)測(cè)試集判別的正確率為93.3%。說(shuō)明在選取適合的試驗(yàn)條件的情況下，電子鼻對(duì)小麥品種具有很好的鑒別作用，為小麥品種的鑒別提供了一種新方法。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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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(duì)于鐵觀音烏龍茶的生產(chǎn)極為重要，因?yàn)樗鼜?qiáng)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(shí)間對(duì)鐵觀音品質(zhì)的影響，設(shè)置不同烘焙條件對(duì)鐵觀音進(jìn)行焙火處理，并對(duì)其進(jìn)行理化指標(biāo)的測(cè)定，同時(shí)采用電子鼻和GC-MS對(duì)鐵觀音的揮發(fā)性成分進(jìn)行檢測(cè)。結(jié)果表明：隨著烘焙溫度和烘焙時(shí)間的增加，3個(gè)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(shì)，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(shì)，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(píng)價(jià)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(fèi)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(xì)]

  2024-09-12 00:38

  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(guó)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(duì)三七的整根粉、剪口粉、主根粉、側(cè)根粉和須根粉進(jìn)行揮發(fā)性成分分析。通過(guò)GC-MS測(cè)定三七粉揮發(fā)物的成分和含量，并進(jìn)行多重比較。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法提取電子鼻響應(yīng)曲線的8個(gè)時(shí)域特征，并進(jìn)行相關(guān)性分析，采用3種特征選擇算法對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)（support vector machine,SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（least square support vector machine,LSSVM）和極限學(xué)習(xí)機(jī)分類模型；引入灰狼優(yōu)化（grey wolf optimization,GWO）算法對(duì)分類模型中的參數(shù)gam和sig2進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明：5種三七粉樣品中共檢測(cè)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(jìn)行有效區(qū)分，測(cè)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(cè)結(jié)果一致。本研究可用[詳細(xì)]

  2024-09-13 14:00

  期刊論文

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• 不同產(chǎn)地黨參HPLC指紋圖譜研究及比較

  不同產(chǎn)地黨參HPLC指紋圖譜研究及比較[詳細(xì)]

  2012-04-23 00:00

  安裝說(shuō)明

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• 百草油鑒別分類的電子鼻實(shí)現(xiàn)方法研究

  百草油鑒別分類的電子鼻實(shí)現(xiàn)方法研究[詳細(xì)]

  2015-06-08 00:00

  應(yīng)用文章

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• 百草油鑒別分類的電子鼻實(shí)現(xiàn)方法研究

  百草油鑒別分類的電子鼻實(shí)現(xiàn)方法研究[詳細(xì)]

  2011-03-09 00:00

  選購(gòu)指南

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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(jiǎn)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(guò)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(wú)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(guò)系列的氧化及劣變過(guò)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(cè)

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• 電子鼻-百草油鑒別分類的實(shí)現(xiàn)方法研究

  摘要:采用便攜式電子鼻PEN3對(duì)4組不同生產(chǎn)批次的中成藥(百草油)進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)采樣得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。結(jié)合主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)算法的特點(diǎn)，采用了PCA+LDA分析方法。該方法首先通過(guò)PCA分析來(lái)壓縮特征數(shù)據(jù)的維數(shù)，減少數(shù)據(jù)計(jì)算量，進(jìn)而優(yōu)化特征向量，繼而采用LDA分析實(shí)現(xiàn)對(duì)不同批次百草油產(chǎn)品的鑒別分類。結(jié)果表明:對(duì)4組樣本的Z終判別結(jié)果達(dá)到了87．5%的正確判別率，誤判的待測(cè)樣本只發(fā)生在p0705和p0801之間。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 不同生產(chǎn)日期山楂罐頭的電子鼻檢測(cè)研究

  不同生產(chǎn)日期山楂罐頭的電子鼻檢測(cè)研究[詳細(xì)]

  2015-06-11 00:00

  標(biāo)準(zhǔn)

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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(shí)別方法以提高智能傳感器模式分類識(shí)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(duì)辛味中藥材進(jìn)行氣味采集檢測(cè)．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(duì)其進(jìn)行檢測(cè)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(duì)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(duì)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(duì)特征子空間的模式聚類與分類，通過(guò)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(shí)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(shí)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

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 不同儲(chǔ)藏時(shí)間柑橘電子鼻檢測(cè)研究

  不同儲(chǔ)藏時(shí)間柑橘電子鼻檢測(cè)研究[詳細(xì)]

  2008-06-11 00:00

  實(shí)驗(yàn)操作

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• RP-HPLC測(cè)定不同產(chǎn)地青木香和細(xì)辛中馬兜鈴酸A的含量

  RP-HPLC測(cè)定不同產(chǎn)地青木香和細(xì)辛中馬兜鈴酸A的含量[詳細(xì)]

  2012-04-23 00:00

  標(biāo)準(zhǔn)

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• 電子鼻判別不同儲(chǔ)藏條件下糙米品質(zhì)的研究

  電子鼻判別不同儲(chǔ)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(cè)

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• 電子鼻判別不同儲(chǔ)藏條件下糙米品質(zhì)的研究

  電子鼻判別不同儲(chǔ)藏條件下糙米品質(zhì)的研究[詳細(xì)]

  2024-09-28 01:24

  操作手冊(cè)

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• 電子鼻對(duì)不同地域的蜂膠氣味測(cè)定的初步研究

  電子鼻對(duì)不同地域的蜂膠氣味測(cè)定的初步研究[詳細(xì)]

  2024-09-28 13:20

  標(biāo)準(zhǔn)

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• 不同產(chǎn)地黃芩中的有效成份含量分析

  不同產(chǎn)地黃芩中的有效成份含量分析[詳細(xì)]

  2024-09-28 10:24

  應(yīng)用文章

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• 基于電子鼻和可見(jiàn)近紅外光譜技術(shù)的羊肉真實(shí)性鑒別---德國(guó)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(jiàn)/近紅外光譜技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了羊肉中摻入不同比例鴨肉樣品的有效鑒別。試驗(yàn)制備了174個(gè)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(zhǎng)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(cè)法分別構(gòu)建了支持向量機(jī)（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(jìn)行預(yù)測(cè)。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(duì)不同組進(jìn)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(jī)硫化物等物質(zhì)的含量高于鴨肉。基于兩個(gè)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(dá)到96%以上，光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多元散射校正處理的效果較佳，且較優(yōu)模型預(yù)測(cè)效果良好。電子鼻結(jié)合可見(jiàn)/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(shí)性的快速無(wú)損鑒別提供技術(shù)支撐。 關(guān)鍵詞：羊肉真實(shí)性;電子鼻;可見(jiàn)/近紅外光譜;定性鑒別;定[詳細(xì)]

  2023-08-28 10:40

  期刊論文

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• 盈盛恒泰-基于電子鼻技術(shù)的地溝油鑒別研究-PEN3

  　　電子鼻與色譜儀、光譜儀、毛細(xì)管電泳儀等儀器不同，得到的不是被測(cè)樣品中某種或某幾種成分的定性與定量結(jié)果，而是樣品中揮發(fā)成分的整體信息。電子鼻技術(shù)憑借其樣品無(wú)損、檢測(cè)速度快、操作簡(jiǎn)單、靈敏度高、重現(xiàn)性好等優(yōu)點(diǎn)，目前已廣泛應(yīng)用于食品質(zhì)量控制領(lǐng)域。本實(shí)驗(yàn)建立基于電子鼻的地溝油鑒別方法?！　》椒▋?yōu)勢(shì)：本實(shí)驗(yàn)充分考慮樣品數(shù)量及樣品確定性對(duì)分析結(jié)果的影響，從深圳兩家大型餐廚廢棄物回收公司收集多個(gè)批次生物廢棄油脂，并按照前期建立的地溝油標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)制備方法制備不同精煉程度的地溝油，同時(shí)收集市場(chǎng)常見(jiàn)的不同油料來(lái)源、不同品牌的多種食用植物油，采用主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)對(duì)數(shù)據(jù)分析處理?！　〗Y(jié)論：8種正常植物油都可以與精煉地溝油有效區(qū)分，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(cè)

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