电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析---德国AIRSENSE电子鼻

本文由 北京盈盛恒泰科技有限责任公司 整理汇编

2023-07-03 09:50 300阅读次数

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• 电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：目的：探讨电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性。方法：收集134批白及及其近似饮片（白及45批、天麻30批、玉竹30批、黄花白及29批）作为待测样品，使用PEN3型电子鼻采集样品嗅觉感官数据作为自变量X，基于2020年版《中华人民共和国药典》和地方标准的鉴别结果，以及各饮片高效液相色谱法（HPLC）指纹图谱和原始采购信息，获得辨识模型的标杆数据Y，分别采用主成分分析-判别分析（PCA-DA）、偏Z小二乘法-判别分析（PLS-DA）、Z小二乘法-支持向量机（LS-SVM）及K-Z近邻（KNN）4种化学计量学方法建立45批白及与89批非白及的二分类辨识模型和上述4种饮片的四分类辨识模型Y=F(X)。结果：经留一法交互验证，在二分类辨识中，上述4种模型分类正判率分别为97.01%、97.01%、98.51%和97.01%；在四分类辨识中，这4种模型分类正判率分别为97.76%、89.55%、98.51%和97.01%。二分类和四分类辨识模型的Z高正判率均可达到98.51%，且均以LS-SVM算法为Z优，Z优核函数分别选择径向基核函数和线性核函数。Z优模型判别结果良好，没有未[详细]

  2023-07-03 09:50

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• 基于电子舌的白及及其近似饮片的快速辨识研究---日本INSENT电子舌

  摘要：目的探讨电子舌方法用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性。方法收集45批白及饮片及其近似品天麻饮片30批、玉竹饮片30批、黄花白及饮片29批,分别进行药典与地方标准辨识（M1法）、HPLC指纹图谱辨识（M2法）,并结合原始采购信息获取Z终饮片种类的标杆信息（Y）,再采集电子舌味觉感官数据（X）并利用化学计量学方法分别建立主成分分析-判别分析（PCA-DA）、偏Z小二乘-判别分析（PLSDA）的45批白及饮片与剩余89批饮片的二分类辨识模型和45批白及饮片、30批天麻饮片、30批玉竹饮片、29批黄花白及饮片的四分类辨识模型（Y=F（X）,M3法）。结果经留一法交互验证,基于PCA-DA、PLS-DA二分类辨识模型的正判率分别为98.51%、100.00%,基于PCA-DA、PLS-DA四分类辨识模型的正判率分别为100.00%（无未分类样本）、100.00%（有4个未分类样本）,模型判别良好,结合正判率与模型未分类样本数两项指标,Z终选择二分类辨识以PLS-DA为Z终辨识模型、四分类辨识以PCA-DA为Z终辨识模型,两种模型正判率均为Z高,且均未出现未分类样本。结论电子舌可快速准确辨[详细]

  2022-06-06 13:27

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• 基于电子鼻技术的不同品质鹿茸饮片气味特征分析-德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：目的：基于电子鼻技术对不同品质鹿茸饮片气味特征进行分析与表征。方法：采用PEN3型电子鼻系统，分析22批鹿茸样品的气味特征，以对传感器响应值为指标，进行传感器区别贡献率分析（Loadings）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）。结果：Loadings分析表明，5个传感器对鹿茸饮片气味特征具有较好的响应，不同规格鹿茸饮片气味差异贡献率主要体现为氮氧化物类、甲烷等短链烷烃、有机硫化物、醇醚醛酮类、芳香成分、无机硫化物等成分；PCA表明不同品种与规格鹿茸饮片，其气味的差异性比较明显；LDA发现不同品种及规格鹿茸饮片（除梅花鹿白片与粉片外）样品的气味差异均较明显，表明构成气味的物质存在差异性。结论：电子鼻技术可阐明不同品质鹿茸饮片气味的物质基础；不同品质鹿茸饮片气味存在差异性可揭示鹿茸饮片气味的科学内涵并为其质量控制提供参考。 关键词：鹿茸饮片;气味;电子鼻;[详细]

  2024-06-28 16:02

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• 电子鼻技术结合化学计量学快速鉴别掺假茶籽油-德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：目的:建立茶籽油掺假的快速定性和定量检测方法。方法:采用电子鼻技术结合化学计量学，基于单因素方差分析筛选差异变量，通过主成分分析(PCA)和判别分析(DA)建立茶籽油掺假类型鉴别的定性模型；通过正交偏最小二乘法(OPLS)建立了茶籽油掺假类型和掺假度鉴别的定量模型。结果:模型的R2均高达0.98,RMSEE均低于0.005,RMSECV均低于0.01,具有较高性能指标。通过外部验证，DA模型对不同掺假类型的茶油样品定性识别率高达100%,OPLS模型具有良好的准确性。结论:电子鼻技术结合化学计量学能够实现茶籽油掺假的快速、无损鉴定。 关键词：茶籽油;掺假;电子鼻;主成分分析;判别分析;正交偏最小二乘法;[详细]

  2024-09-13 14:51

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• 电子鼻技术结合化学计量分析对汉源花椒的鉴别-德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：采用电子鼻技术对包括汉源花椒在内的全国6个不同主要产地的红花椒进行10个传感器通道的风味成分测定和分析，用于汉源花椒的鉴别。利用传感器响应的风味成分分布轮廓的差异对6个不同产地红花椒分别进行了主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、线性判别分析（Linear Discriminate Analysis,LDA）和偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA），并构建了汉源花椒的鉴别模型。结果表明，PCA和LDA模型均能较好地将汉源花椒与其他5种红花椒分别区分，在PLS-DA中建立了汉源花椒的“是-否”鉴别模型，模型的预测能力参数（Q2）和拟合优度参数（R2）分别为0.947和0.968，交叉验证和置换模拟验证结果表明所构建模型未发生过拟合，稳健有效。同时，对汉源花椒掺杂5%、10%、30%及50%的其他种类红花椒样品进行了测定和分析，LDA及PLS-DA鉴别模型均能将掺杂的样品与纯正的汉源花椒准确鉴别。本研究通过电子鼻技术和化学计量学的理论与方法实现了汉源花椒与其他[详细]

  2024-05-31 15:33

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• 基于电子鼻技术的樱花花香测定方法的建立---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：【目的】为建立基于电子鼻技术的樱花花香气味快速检测方法，应用于樱花种质鉴定。[详细]

  2025-06-09 10:31

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• 德国AIRSENSE电子鼻恶臭监测

  电子鼻恶臭监测仪监测领域 环境监测站、环保局及各类环境保护组织 香水制造厂、食品加工厂、药品加工厂、化肥厂等化工厂 石化厂、炼油厂、造纸厂等 污水处理厂、垃圾填埋场、畜牧养殖场等 环境检测评估公司等[详细]

  2020-09-25 11:48

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• 不同品种玫瑰花及花蕾气味的电子鼻分析---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：以玫瑰花及花蕾为试验材料，采用电子鼻技术，通过聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘法判别分析等多元统计学方法，研究了不同品种玫瑰花及花蕾的气味特征。[详细]

  2025-11-11 14:09

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• 基于电子鼻技术的烟丝受虫害前后挥发性成分差异分析---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：针对烟草中烟草甲检测技术不完善,检测结果不可靠等问题,以电子鼻检测结果为基础,通过主成分分析法和Loading分析法对数据结果进行分析。[详细]

  2026-01-19 16:54

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• 四种微藻的风味成分及其特征分析---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：目的：钝顶螺旋藻、富油新绿藻、三角褐指藻和湛江等鞭金藻是常见的食（饲）用微藻，它们可能通过食物链传递作用影响食品或水产及畜禽肉类食品的风味。本研究通过分析这四种微藻的风味特性，为其相关食品风味研究提供基础数据。方法：应用固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术结合电子鼻技术，检测微藻的挥发性化合物，进而分析微藻的风味特征。结果：上述四种微藻分别检出挥发性成分33种、35种、23种和29种。钝顶螺旋藻的主要呈味成分为己醇、1-辛烯-3-醇、(E,Z)-2,4-癸二烯醛，(E)-2-壬烯醛、己醛，赋予其青草、泥土和脂肪味；富油新绿藻的主要呈味成分为(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，赋予其脂肪、泥土、鱼腥和青草味；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，赋予其脂肪味；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，赋予其脂肪、青草和鱼腥味。结论：四种微藻的主要呈味成分是己醛、己醇、1-辛烯-3-醇和7～10[详细]

  2023-04-17 10:57

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• 基于电子鼻、电子舌技术的姜厚朴炮制机理探讨---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：为了从气、味角度阐述姜制厚朴刺激性降低的炮制内涵,采用电子舌、电子鼻分别对15份厚朴药材、15份净厚朴、15份姜厚朴进行炮制前后味觉和气味定量化测定,分别利用配对样品t检验和主成分分析的方法解析炮制前后厚朴味觉和气味的变化。结果显示,味觉中只有涩味在炮制后降低,具有显著差异（P<0.05）,而电子舌的涩味传感器是对涩味物质引起的味道进行响应,在低浓度下感知为刺激性回味,说明厚朴姜制后刺激性降低;同时厚朴姜制后电子鼻氮氧化物和硫化物传感器的测定值降低,说明此类挥发性成分减少,亦可导致厚朴刺激性降低。研究结果表明电子舌、电子鼻可用于厚朴炮制机理的研究,厚朴"不以姜制,则戟人喉舌"具有一定的科学性。 关键词：中药炮制学;炮制机理;电子鼻;电子舌;厚朴;刺激性;[详细]

  2024-09-13 14:29

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• 基于电子鼻技术对草莓采后灰霉病的分析与早期诊断---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：构建基于气味信息的草莓灰霉病无损检测的方法，对草莓果实灰霉病过程进行动态分析。以健康草莓果实作为对照，每隔24 h采用便携式电子鼻获取样品气味信息，并结合顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术对样本挥发性组分进行定量检测，Z后采用偏Z小二乘回归构建基于电子鼻技术的草莓果实菌落总数预测模型。结果表明：草莓果实接种灰霉病后120 h内，酯类、醛类和醇类含量变化明显，以乙醇为代表的醇类含量（以湿质量计算）从初始0.85μg/g快速上升至3.95μg/g；主成分分析表明基于电子鼻气味传感阵列对应的稳定值与微生物含量密切相关，结合偏Z小二乘法回归的草莓果实微生物含量预测的相对Z佳模型对应的决定系数为0.815，相对分析误差为2.270，基于电子鼻传感器稳定信号的无损预测可实现早期病害果实92.9%的准确区分。研究结果可以为实现草莓采后病害无损监控与早期诊断提供参考。 关键词：草莓果实;电子鼻技术;灰霉病;无损检测;[详细]

  2023-03-13 11:35

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• 不同颜色大蒜品质分析---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：以打破休眠期的大蒜为原料,制备白色、绿色和黄色3种颜色大蒜,对其总酚含量、还原糖含量、自由基清除率、风味及味道进行测定,探究不同颜色大蒜的营养价值、抗氧化能力及感官品质的差异。结果表明,不同颜色大蒜的营养价值、抗氧化能力及感官品质存在显著差异。新鲜白色大蒜中含有较多总酚,绿蒜次之,黄蒜中Z少。还原糖含量恰恰相反,黄色大蒜含量Z高。不同颜色大蒜都具有较好的清除自由基能力,清除自由基能力强弱为新鲜白色大蒜>绿色大蒜>黄色大蒜。风味分析中,氮氧化合物（W5S）和硫化物（W1W）的感应器具有明显响应值变化,且响应值大小排序为黄色大蒜>绿色大蒜>新鲜白色大蒜。而味觉上,咸味、甜味、酸味、苦味上存在明显差异。绿色和黄色大蒜保持较好酸味,同时甜度下降。新鲜白色大蒜可以较好维持咸味和苦味。 关键词：大蒜;颜色;贮藏;电子鼻;电子舌;[详细]

  2022-08-08 10:13

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• 基于电子鼻技术的荆州鱼糕贮藏过程新鲜度预测---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：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Z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。 关键词：鱼糕;贮藏;新鲜度;电子鼻技术;[详细]

  2023-03-13 11:36

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• 基于电子鼻和可见近红外光谱技术的羊肉真实性鉴别---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：为快速、准确鉴别市面上羊肉中掺入鸭肉的商品，本研究应用电子鼻结合可见/近红外光谱技术，实现了羊肉中掺入不同比例鸭肉样品的有效鉴别。试验制备了174个羊肉中掺入不同比例鸭肉样品，分别采集了样品电子鼻数据和200～1100nm、900～1 700 nm波长范围内的反射光谱数据，利用2分类定性判别和6分类定量检测法分别构建了支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和偏Z小二乘法（Partial Least Squares,PLS）定性定量判别模型，并用6分类较优模型进行预测。结果表明：电子鼻可以利用不同比例羊肉鸭肉样品间的气味差异对不同组进行判别，羊肉中含有的挥发性香气成分如萜烯类、芳香类、有机硫化物等物质的含量高于鸭肉。基于两个波段数据、两种分类方法构建的PLS模型判别效果优于SVM模型，总的判别正确率均达到96%以上，光谱数据经过多元散射校正处理的效果较佳，且较优模型预测效果良好。电子鼻结合可见/近红外光谱分析技术可有效鉴别羊肉中掺入不同比例鸭肉样品，为羊肉真实性的快速无损鉴别提供技术支撑。 关键词：羊肉真实性;电子鼻;可见/近红外光谱;定性鉴别;定[详细]

  2023-08-28 10:40

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• 电子鼻检测三种草莓鲜榨汁的香气---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：不同草莓品种鲜榨汁风味存在较大区别,风味特征会直接影响草莓鲜榨汁消费者接受度和经济价值。本研究以妙香3号草莓、红颜草莓和黔莓2号草莓为研究对象,利用电子鼻(Electronic nose, E-nose)、顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用(Headspace Solid Phase Micro Extraction-Gas Chromatography-Mass Spectrometry, HS-SPME-GC-MS)和气相色谱-离子迁移谱(Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry, GC-IMS)对三种草莓鲜榨汁的挥发性风味物质进行定性和定量分析。结果表明,三种草莓鲜榨汁中挥发性风味物质含量和种类有明显差别。电子鼻可以有效区分三种草莓鲜榨汁;HS-SPME-GC-MS检测出89种挥发性风味物质,包括55种酯类、9种醛类、7种醇类、13种酮类和5种酸类。其中22种挥发性风味物质是三种草莓鲜榨汁共有的,包括11种酯类、4种醛类、芳樟醇、5种酮类及壬酸。妙香3号鲜榨汁中5-己基二氢-2(3H)-呋喃酮含量较高,红颜草莓鲜榨汁中乙酸己酯[详细]

  2023-02-20 10:18

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• 基于电子鼻和GC-MS的不同烘焙条件铁观音品质分析及其鉴别-AIRSENSE电子鼻

  摘要：烘焙对于铁观音乌龙茶的生产极为重要，因为它强烈影响其化学成分和感官品质。为了研究烘焙温度和烘焙时间对铁观音品质的影响，设置不同烘焙条件对铁观音进行焙火处理，并对其进行理化指标的测定，同时采用电子鼻和GC-MS对铁观音的挥发性成分进行检测。结果表明：随着烘焙温度和烘焙时间的增加，3个茶样中的茶多酚、儿茶素、氨基酸等滋味物质均呈逐渐下降趋势，茶多酚含量分别降低4.95%、6.31%和7.66%；儿茶素含量分别降低3.66%、4.33%和5.08%；氨基酸含量分别降低1.19%、1.87%和2.22%。酚氨比由平稳波段而后呈上升趋势，酚氨比分别升高0.34、1.55和2.17，且300 min后的茶叶滋味物质急剧下降，酚氨比急剧上升，气味响应降低，结合感官评价的结果，300 min后烘焙品质下降。电子鼻结果表明，不同烘焙条件和不同烘焙程度的茶叶挥发性物质存在差异。利用电子鼻结合主成分分析、费舍尔判别分析以及多种智能算法能够较好地快速辨别不同烘焙条件以及不同烘焙程度的茶叶。气相色谱-质谱(GC-MS)的气味特征表明，不同烘焙程度的茶叶挥发性物质和香气特征存在显著差异，出现了烤、焦和辛辣的[详细]

  2024-09-12 00:38

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• 电子鼻结合电子舌技术对五种酱香型白酒大曲的风味物质分析---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：利用电子舌、电子鼻技术分析贵州仁怀地区5种酱香型白酒大曲的风味差异。对比95%乙醇溶液与去离子水萃取大曲滋味化合物发现95%乙醇溶液能萃取出更多大曲中与酸味、苦味相关的化合物，与酸味相关的化合物增加明显；5种酒曲除对CAO酸味传感器的负响应值差异显著（P<0.05）之外，风味轮廓基本相似；5种大曲中与咸味、鲜味相关的化合物含量较高；5种酒曲粉末与95%乙醇溶液萃取电子鼻分析结果显示，除响应值Z高的氮氧化合物含量差异较大之外，其余传感器对大曲响应的风味轮廓相似，且95%乙醇溶液能萃取出大曲中更多的氮氧化合物、硫化物以及有机硫化物；5种酒曲中1号、2号、3号酒曲粉末气味相似，1号、3号、4号、5号酒曲95%乙醇提取液气味相似。 关键词：酱香型大曲;风味;电子舌;电子鼻;主成分分析;[详细]

  2024-09-13 14:00

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• 电子鼻和电子舌技术在五倍子蜂蜜风味识别中的应用-德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：为实现不同产地五倍子蜂蜜的快速识别，采用德国AIRSENSE公司的PEN3型电子鼻系统和日本INSENT公司的味觉分析系统对贵州12个不同地区五倍子蜂蜜进行检测，通过主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）、传感器区分贡献率（Loadings）分析等，从气味和滋味方面对不同产地五倍子蜂蜜进行识别。不同产地的五倍子蜂蜜在电子鼻PCA分析、LDA分析中第一和第二主成分贡献率之和分别为99.90%、87.05%,Loadings分析发现气味差异主要来自于无机硫化物类、氮氧化物类、有机硫化物类、醇醚醛酮类等；在电子舌PCA分析中第一和第二主成分贡献率之和为99.35%，通过雷达图离散程度可知，不同地区五倍子蜂蜜在酸味、甜味、苦味上的差异较大。电子鼻和电子舌技术均能区分不同产地的五倍子蜂蜜，可用于今后蜂蜜的鉴别分析中。 关键词：五倍子蜂蜜;电子鼻;电子舌;主成分分析(PCA);[详细]

  2024-09-13 14:03

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• 电子鼻结合GC-MS鉴别不同部位的三七粉-德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：为鉴别不同部位的三七粉，采用电子鼻结合气相色谱-质谱（gas chromatography-mass spectrometry,GCMS）联用技术对三七的整根粉、剪口粉、主根粉、侧根粉和须根粉进行挥发性成分分析。通过GC-MS测定三七粉挥发物的成分和含量，并进行多重比较。利用统计学习方法提取电子鼻响应曲线的8个时域特征，并进行相关性分析，采用3种特征选择算法对特征数据进行降维。分别建立基于原始特征数据、3种特征选择数据的支持向量机（support vector machine,SVM）、最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）和极限学习机分类模型；引入灰狼优化（grey wolf optimization,GWO）算法对分类模型中的参数gam和sig2进行优化。结果表明：5种三七粉样品中共检测出31种挥发物成分，最优的GWO-IRIV-LSSVM模型能够对电子鼻数据进行有效区分，测试集准确率为97.5%，且能客观反映出样品种类挥发性物质的差异主要是挥发物总量、烷烃和芳香族化合物，这与GC-MS检测结果一致。本研究可用[详细]

  2024-09-13 14:00

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