电子鼻和电子舌在分析桑果汁风味上的应用

为了探寻一种准确、快捷鉴别桑果汁风味的方法,以市售不同品牌的桑果汁为研究对象,比较了电子鼻、电子舌分别对其气味、滋味分析的差异,明确2种仪器在区分不同品牌桑果汁上的作用。结果表明,电子鼻对桑果汁气味分析显示其差异主要存在于甲基类、硫化物、氮氧化合物、有机硫化物、醇类与醛酮类、芳香成分等化合物上,主成分分析累计方差贡献率达99.905%,各样品判别指数在0.977~1.000之间,说明电子鼻能准确区分不同桑果汁样品。电子舌对桑果汁滋味分析显示其差异主要存在于酸味、苦味、鲜味和咸味上,主成分分析时部分样品出现重叠,说明电子舌分析结果不能完全区分不同样品。     

基于电子鼻和电子舌对牛奶加热程度及风味变化的评价北大核心CSCD

采用电子鼻和电子舌人工智能感官评价技术对不同热处理牛奶的气味和滋味进行测定,利用主成分分析法(PCA)和判别因子法(DFA)对检测结果进行分析。结果显示:不同热处理牛奶样品的风味存在显著差异,且随热处理程度不同而呈现一定规律,同时,将电子鼻和电子舌两种技术结合起来能更好的鉴别不同热处理样品,可很灵敏的将不同温度和时间处理的牛奶识别开来,并且能对其他牛奶样品的加热程度进行粗略预测。     

基于电子鼻和电子舌对牛奶加热程度及风味变化的评价

采用电子鼻和电子舌人工智能感官评价技术对不同热处理牛奶的气味和滋味进行测定,利用主成分分析法(PCA)和判别因子法(DFA)对检测结果进行分析。结果显示:不同热处理牛奶样品的风味存在显著差异,且随热处理程度不同而呈现一定规律,同时,将电子鼻和电子舌两种技术结合起来能更好的鉴别不同热处理样品,可很灵敏的将不同温度和时间处理的牛奶识别开来,并且能对其他牛奶样品的加热程度进行粗略预测。     

基于电子舌电子鼻分析红糖风味的差异性

目的:运用电子鼻、电子舌对不同品牌红糖风味进行检测区分,建立一种有效鉴别不同品牌、等级、产地红糖的方法。方法:对红糖感官评定结果进行等级一致性检验;运用电子舌自带软件对数据进行主成分分析,运用电子鼻自带软件对数据进行主成分分析、传感器区分度分析及线性判别分析;并利用DPS对电子舌数据进行方差分析及最小显著差异(LSD)法多重比较,对电子鼻数据进行方差分析;建立滋味雷达图观察不同红糖样品对传感器响应强度的差异性。结果:电子舌、电子鼻能够区分不同品牌、等级、产地的红糖,各红糖样品滋味差异主要是丰富性、咸味,香气成分差异主要是氮氧化合物、甲烷等短链烷烃、有机硫化物和无机硫化物;感官评定等级一致性检验结果也显示不同红糖样品的差异性显著。结论:电子舌、电子鼻技术可用于区分不同品牌、产地、等级的红糖,为红糖品质鉴别提供技术支持。     

苹果酒品质检测中电子鼻和电子舌检测参数的优化

以不同产地相同品种的苹果（陕西长富二号、甘肃长富二号、山东长富二号）为原料酿造苹果酒,采用电子鼻和电子舌技术对3种不同苹果酒的挥发性气味和滋味成分进行检测和分析。从样品稀释倍数、顶空进样体积、顶空生成时间和载气流速4个实验参数研究检测条件对电子鼻传感器响应信号的影响,选取传感器信号峰值和稳定值,通过单因素方差分析和主成分分析（PCA）,获得电子鼻的最佳检测参数为：样品稀释30倍、顶空进样体积5 mL、顶空生成时间5.0 min、载气流速300 mL/min。从样品稀释倍数研究检测条件对电子舌传感器响应信号的影响,通过主成分分析,获得电子舌的最佳检测参数为样品稀释30倍。应用优化后的参数采用电子鼻和电子舌对3种不同苹果酒的检测,区分效果较好,能够从挥发性气味、滋味等实现苹果酒的检测和鉴别。     

基于智能仿生仪的发酵小米椒感官品质评价模型

为利用智能感官分析技术评价小米椒发酵过程中感官品质的变化,以恒温条件发酵的小米椒为试验对象,利用电子鼻、电子舌等智能感官仪器结合感官评价,采用相关性分析、主成分分析、逐步回归分析及拟合检验等数学方法,建立发酵小米椒感官品质评价模型。结果表明:简化后的感官指标为滋味、香味及色泽,权重分别是38.96%,35.06%,25.97%,拟合检验R2=0.998,表明模型可代替原始的人工感官评价法。以智能感官指标的PCA为自变量,感官评价模型结果为因变量,进行因子分析建立主成分回归方程:Y=67.672+8.296×X_1PC1-1.571×X_2PC1-3.431×X_3PC1+0.288×X_4PC1,方差扩大因子检验表明该模型无明显多重共线性(VIF10)。新的品质评价模型能较好地拟合小米椒发酵过程中感官品质的变化,弥补了人工感官重现性及稳定性差的缺陷。     

基于电子鼻和电子舌技术的辣木籽风味分析

采用电子鼻结合电子舌技术分析印度传统品种、非洲品种和中国云南改良品种的10种产地辣木籽风味.优化气味成分和滋味物质的提取检测条件,电子鼻、电子舌分别检测气味和滋味响应强度,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)、判别因子分析(discriminant factor analy...     

电子鼻和电子舌联用技术在评价酱油风味中的应用

为比较电子鼻、电子舌及其信号联用技术在酱油风味评价中的效果,试验分别利用电子鼻、电子舌及其融合合并的检测信号,结合主成分、判别指数、质量控制模型和马氏距离等数学方法综合评价8种不同产地酱油风味。电子鼻分析表明8个样品可分成3组,但同组的4、8号两个样品无法区分;电子舌分析表明2、3号样品相似度最高,1、5、6号和8号样品有一定相似度,4、7号样品差异最大;电子鼻和电子舌检测信号融合分析表明8个样品分成3组(即3种风味),且每组样品无交叉重合,区分效果好。电子鼻/电子舌检测信号联用能从气味和滋味综合评价酱油,且分辨能力强,是智能感官评价食品风味的新趋势。     

基于电子舌对不同类型白酒味觉的研究

采用电子舌对不同类型白酒进行味觉测试,通过酸味、甜味、苦味、咸味、涩味五种味觉传感器,检测不同类型白酒的味觉特点和味觉差异,运用主成分分析（PCA）技术,分析味觉测试值,其中苦味、涩味和苦味回味贡献率70.45%,为第一主成分（PC1）,酸味、甜味贡献率23.64%,为第二主成分（PC2）,第一主成分和第二主成分贡献率之和为94.09%,数据可靠且有效。研究发现电子舌能将清香型白酒、浓香型白酒和酱香型白酒进行区分,为电子舌味觉系统应用于白酒品评评价方面提供了一定的理论基础。     

电子舌对不同类型酒味觉的辨识研究

为了研究电子舌对不同类型酒的识别能力。 将所有样品按照酒∶水=1∶2（V/V）进行稀释后,采用TS-5000Z味觉分析系统进行 检测,再对传感器信号进行主成分分析（PCA）、雷达图分析和稳定性分析。结果表明,主成分1（PC1）为苦味,贡献率为91.5%;主成分2（PC2）为酸味,贡献率为5.8%。 1#和4#样品味觉相近,分为一类;2#、3#和5#样品味觉相近,分为一类;6#、7#样品与其他样品的味觉都不 一样,各自单独分为一类。 2#样品酸味最强,涩味最弱;7#样品酸味最弱、涩味最强、苦味最强;4#样品苦味最弱。 可见电子舌能有效区 分不同类型酒的味感差别。     

电子舌对昌黎原产地干红葡萄酒的区分辨识

应用电子舌技术,对昌黎原产地不同品种(赤霞珠、梅尔诺、西拉、佳美)、不同年份的干红葡萄酒进行了检测。对电子舌检测结果进行主成分分析后,其主成分1和主成分2的得分图上,各葡萄酒样的落点在各自的区域范围内而互不干扰.说明电子舌对昌黎原产她的不同品种、不同年份的干红葡萄酒有很好的区分效果。     

电子鼻和电子舌在果酒风味分析中的应用

采用电子鼻嗅觉指纹分析系统、电子舌味觉指纹分析系统及人工感官评价对不同品种樱桃酒(中樱狄墨尔干红和干白)和不同品种葡萄酒(张裕干白和长城干红)的香气和口感进行了检测,并采用主成分分析(PCA)和判别因子分析法(DFA)对传感器响应信号进行了分析。经模式识别分析得到:在香气上,樱桃干白与葡萄干白的差异最小,其次是樱桃干红和葡萄干红,干白和干红之间的差异最大;在口感上,樱桃酒(干红和干白)与葡萄酒(干红和干白)的差异较大。电子鼻和电子舌分析结果与人工感官评价结果一致。研究表明,电子鼻和电子舌结合模式识别方法可用于果酒的风味评价。     

电子鼻对酿酒酵母菌株产香特性的评价

利用电子鼻PEN3 系统对不同酿酒酵母酿制葡萄酒的芳香成分进行检测分析。通过电子鼻系统动态采集葡萄酒试样的芳香成分,利用主成分分析(PCA)、线性判断分析(LDA)进行数据分析,两种分析方法都能较好的区分不同酵母对应的葡萄酒试样,表明酿酒酵母的产香能力具有菌株多态性,而电子鼻能够对其差异进行检测并加以区分。同时结合Loadings 分析方法得知,除7 号(对硫化物灵敏)、9 号(对有机硫化物灵敏)和10 号(对烷烃灵敏)外,其他的传感器在菌株的产香差异分析中起主要作用。     

不同酵母菌发酵对猕猴桃果酒品质的影响

该研究以四川省苍溪县地区所产的红心猕猴桃为原料,在同一实验条件（带皮破壁）下经7种不同酵母菌（AU、BA、BV、EC、FR、MA、RW）发酵得到不同猕猴桃果酒,利用色度仪、电子鼻、电子舌等对猕猴桃果酒的色泽、风味、滋味等进行分析;使用主成分分析法（PCA）和非加权组平均法（UPGMA）评价猕猴桃果酒的整体品质。结果表明,不同酵母菌发酵制得的猕猴桃果酒整体品质存在显著性差异（P＜0.05）。酵母菌AU、MA发酵的猕猴桃果酒具有良好的色泽,酵母菌BV发酵的猕猴桃果酒在气味和滋味上表现较为优异,可为猕猴桃果酒酵母菌的选择提供参考。     

基于仿生嗅觉特征的黄酒产地判别研究

采用GC-Flash型电子鼻结合化学计量学方法对不同产地的黄酒进行区分判别。以主成分分析和判别因子分析法建立了产地判别模型。分析结果表明,在主成分分析判别模型中,绍兴原产地（地理标志）、非原产地（非地理标志）与绍兴以外地区的黄酒样品分别占据着不同位置;绍兴原产地和非原产地各自有较大的相对集中分布区间,存在一定的边缘交集,但是他们与绍兴以外地区的黄酒样品分界明显。判别因子法所建产地判别模型中,绍兴原产地、绍兴非原产地和绍兴以外地区的黄酒样品得到正确判别。研究表明,电子鼻结合化学计量学方法可较好地用于黄酒产地的判别。     

电子感官在玉兰花茶品质分析中的应用

通过电子鼻和电子舌检测了玉兰花茶及原料绿茶、白兰花酊剂调配玉兰花茶的品质,并采用主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)和统计质量控制分析法(SQC)进行了数据分析。结果显示,不同茶水比冲泡出来的玉兰花茶和绿茶风味变化较大且差异明显,采用白兰花酊剂开发玉兰花茶与传统工艺加工的玉兰花茶在电子感官数据上差异较大。将电子鼻和电子舌分析结合能够有效进行玉兰花茶品质分析,利用该技术可以改进玉兰花茶加工工艺。     

基于嗅觉指纹信息的黄酒酒龄和产地鉴别

为了找出一种快速、准确鉴别黄酒酒龄和产地的方法,本研究采用超快速气相色谱电子鼻采集不同酒龄和产地黄酒样品的嗅觉指纹信息,采用主成分分析对嗅觉指纹信息进行降维处理,并采用判别因子分类法建立黄酒酒龄和产地鉴别模型。经主成分分析降维后的1年陈和3年陈基酒样品点落在相近的区域内,7年陈和9年陈基酒样品点落在相近的区域内,陈酿时间5年是基酒风味变化的一个转折点;判别因子分类法所建黄酒酒龄鉴别模型的鉴别正确率为100%。主成分分析降维后,绍兴黄酒与上海黄酒、浙江嘉善黄酒和江苏南通黄酒差异明显,进一步采用判别因子分类,4个产地黄酒的鉴别正确率均为100%。研究表明,超快速气相色谱电子鼻结合化学计量学方法建立的模型可以较好地应用于黄酒酒龄和产地的鉴别。     

基于电子鼻和气相色谱-质谱联用技术分析不同品种苹果酒香气物质

以陕西白水的嘎啦、红星、瑞雪、瑞阳4种苹果为原料酿造苹果酒,采用电子鼻（E-nose）和顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用（HS-SPME-GC-MS）技术分析4种苹果酒香气物质。结果表明,电子鼻检测到4种苹果酒的香气特性差异较大,利用主成分分析（PCA）法和线性判别分析（LDA）法可完全将其区分开;HS-SPME-GC-MS共检测出76种挥发性香气物质,包括醇类11种、酯类43种、醛类7种、酮类3种、酸类7种、萜烯和其他5种;嘎啦、红星、瑞雪、瑞阳苹果酒分别有66种、43种、45种、47种香气物质,总含量分别为7.17 mg/L、7.08 mg/L、6.64 mg/L、7.56 mg/L,且4种酒共有特征香气物质包括：丁酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯、乙酸异戊酯、己酸乙酯、辛酸乙酯、癸酸乙酯。电子鼻结合HS-SPME-GC-MS分析可以成功区分不同品种苹果酿造苹果酒的挥发性成分。     

电子鼻在不同市售醉鱼干挥发性物质识别中的应用

目的研究电子鼻在不同市售醉鱼干挥发性物质识别中的应用。方法以5种不同的市售醉鱼干为研究对象,利用电子鼻对其挥发性物质进行识别,并对采集数据进行主成分分析和判别因子分析。结果采用主成分分析可区分不同生产厂家的醉鱼干,区分指数为94;采用判别因子分析样品分散度较好,且产地对醉鱼干挥发性物质的形成仍具有一定影响。结论电子鼻能较好地识别不同市售醉鱼干的挥发性物质,具有较好的应用前景。