PEN3－电子鼻测定榴莲果肉臭味气体的模型建立及应用

本文由 上海科学仪器有限公司 整理汇编

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• PEN3－电子鼻测定榴莲果肉臭味气体的模型建立及应用

  摘要:利用PEN3便携式电子鼻检测榴莲果肉的臭味响应值，并运用密封、打孔的方法使信号曲线能较快的达到平稳状态。通过PCA分析确定榴莲果肉臭味的**主成分和第二主成分的总贡献率达到99.49%，而且0孔、8孔、16孔三种不同孔数处理的榴莲果肉臭味有明显差异，所以，电子鼻识别榴莲果肉臭味可行;通过Loadings分析认为硫化物是榴莲果肉臭味气体的主要成分;根据检测到的数据，利用PLS法建立了榴莲果肉臭味气体相对含量的模型，运用统计软件建立了PLS线性拟合曲线，得到0孔、8孔、16孔的相对含量拟合的线性相关系数为0.997，说明榴莲果肉臭味气体相对含量与电子鼻输出信号之间有较好的线性关系;测得0孔、8孔、16孔的相对含量的平均相对误差均小于10%。因此，本文所建模型可准确地测定榴莲果肉臭味气体的相对含量，从而提供一种评定榴莲臭味的实用方法。关键词:电子鼻，榴莲臭味，PLS模型[详细]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3电子鼻-臭氧氧化、涂膜及其结合法清除榴莲果肉表面臭味

  摘要：采用臭氧氧化、可食膜掩蔽、臭氧氧化＋可食膜掩蔽3种方法，清除榴莲果肉表面臭味，并利用电子鼻定量检测除臭效果。将密封榴莲果肉样品的系统开0、8、16个小孔，减小榴莲果肉的裸露面积，使榴莲臭味形成3种质量浓度梯度，电子鼻信号曲线能较快地达到平稳状态，用于建立偏Z小二乘（partialleastsquares，PLS）法分析模型。主成分分析表明，3种不同孔数处理后样品的响应值有明显差异；PLS法建立的榴莲果肉臭味气体相对含量模型表明，以榴莲果肉臭味气体相对含量建立的PLS法分析线性拟合曲线的相关系数为0.997，16孔样品的榴莲果肉臭味气体相对含量的平均相对误差小于10%，即电子鼻可以准确地测定榴莲果肉臭味气体的相对含量；硬脂酸膜（膜液质量浓度为硬脂酸2.70g/L＋甘油45.00g/L＋大豆分离蛋白90.00g/L）掩蔽榴莲臭味的效果**；臭氧氧化＋可食膜掩蔽方法清除榴莲果肉表面臭味的效果**。关键词：臭氧氧化；可食膜；榴莲臭味；电子鼻；偏Z小二乘模型[详细]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3电子鼻-贝类气味指纹模型的建立

  PEN3电子鼻-贝类气味指纹模型的建立[详细]

  2015-06-01 00:00

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• PEN3电子鼻-禽肉风味指纹和识别模型的建立

  PEN3电子鼻-禽肉风味指纹和识别模型的建立[详细]

  2024-09-28 00:39

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• 电子鼻气体定量分析中灰色建模及应用

  电子鼻气体定量分析中灰色建模及应用[详细]

  2011-03-09 00:00

  实验操作

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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

  期刊论文

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• PEN3－基于电子鼻的苹果低温贮藏时间及品质预测

  【目的】研究利用电子鼻对苹果低温贮藏时间及品质的预测效果，为苹果低温贮藏品质的无损检测及合理加工利用提供参考。【方法】以富士苹果为试材，在（０±１）℃低温条件下贮藏，分别在贮藏后的第０，３０，６０，９０，１２０，１５０和１８０天，随机选取３０个果实，利用ＰＥＮ３型电子鼻检测其香气，并一一对应测定苹果的主要品质指标（硬度、可溶性固形物含量和可滴定酸含量）。利用载荷分析优化电子鼻传感器阵列，对优化后的电子鼻检测数据进行线性判别分析，建立苹果低温贮藏品质的偏Z小二乘预测模型、ＢＰ神经网络预测模型和贮藏时间的多层感知器预测模型，并对预测效果进行了比较。【结果】线性判别分析能够较好地区分苹果的贮藏品质，且苹果香气在贮藏６０～９０ｄ时变化较大；建立的多层感知器神经网络模型对苹果贮藏时间有较好的预测效果，预测准确率均＞９２．０％；利用偏Z小二乘法和ＢＰ神经网络均能对果实的品质建立有效的预测模型，其中偏Z小二乘法对冷藏苹果硬度和可滴定酸含量的预测效果优于对可溶性固形物含量的预测，利用ＢＰ神经网络所建立预测模型的决定系数均＞０．９３０　０，预测效果较偏Z小二乘法更好。【结论】利用电子鼻的快速无损检测功能可以实现对苹果低温贮藏时间及品质的预测。[详细]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-提高食醋电子鼻识别率方法的研究

  摘要：以两种不同品牌的山西食醋为样品，通过对电子鼻测定数据的区间分析，确定样品处理方式，并采用正交试验方法对传感器的选用进行优化并建立模板；用欧氏距离、相关性、马氏距离和判别函数分析同时鉴别新样品的归属，误判率明显降低（由18.2%降低为5.4%），识别率得到较大提高（由81.8%提高至94.6%）。[详细]

  2018-08-16 10:00

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• 电子鼻PEN3-监测百药煎的固态发酵

  电子鼻PEN3-监测百药煎的固态发酵[详细]

  2015-06-19 00:00

  专利

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• PEN３－基于电子鼻的冷藏大菱鲆品质变化研究

  摘要利用电子鼻技术检测不同贮藏温度下大菱鲆样品的挥发性气体变化情况，对所得数据进行主成分分析(PCA)、载荷分析(LA)和聚类分析(CA)，并结合细菌菌落总数和挥发性盐基氮(TVB-N)含量变化进行分析，建立一种基于电子鼻的冷藏大菱鲆新鲜度判别方法。结果表明:电子鼻主成分分析、载荷分析和聚类分析能很好地区分大菱鲆0℃与4℃贮藏过程中的挥发性气味变化，气味发生变化的时间拐点分别是贮藏20d和16d;电子鼻分析结果与细菌菌落总数和TVB-N值变化预测的货架期终点基本一致。因此电子鼻技术可以用来判别大菱鲆冷藏过程中的新鲜度变化。[详细]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-基于电子鼻的果园荔枝成熟阶段监测

  摘要：为了无损快速监测荔枝成熟阶段，该文提出了一种基于电子鼻技术的果园荔枝成熟阶段监测方法，采用PEN3电子鼻获取挂果约25d到果实成熟过程中6个成熟阶段荔枝样本的仿生嗅觉信息并同步获取了各成熟阶段荔枝的3项物理特征（果实直径、果实质量与果实可溶性固形物含量）。根据不同成熟阶段荔枝物理特征变化可知，荔枝果实直径与果实质量2项物理指标在挂果约32d～39d，以及53d～60d增长较快，可溶性固形物含量在挂果约32d前无法测量，53d～60d阶段增长速度较慢。提取各样本电子鼻采样数据75s时刻的各传感器响应值作为特征值后，采用载荷分析（loadings）进行传感器阵列优化，优选了传感器R2、R4、R6、R7、R8、R9和R10的响应数据进行后续分析。将优化后的传感器响应数据进行归一化处理。采用线性判别分析（lineardiscriminantanalysis，LDA）进一步提取特征信息，降低数据中包含的冗余信息。LDA对荔枝成熟阶段的分类识别效果不佳。为进一步探究电子鼻监测果园荔枝成熟阶段的可行性，采用模糊C均值聚类分析（fuzzyCmeansclustering，FCM）、kZ近邻函数分析（knearestneior，KNN）和概率神经网络（probabilisticneuralnetwork，PNN）进行模式识别。研究结果表明，FCM对果园荔枝成熟阶段识别的正确率为89.17%。采用KNN与PNN建立识别模型后，KNN与PNN识别模型对训练集的回判正确率均为1**%，对测试集的识别率均96.67%，具有较好的分类识别效果。试验证明了采用电子鼻进行果园荔枝成熟度监测的可行性，为果园水果品质的实时监测提供参考。[详细]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-电子鼻技术研究臭氧水处理对罗非鱼鱼片的

  摘要：采用电子鼻PEN3系统对经不同臭氧水处理的罗非鱼肉进行检测。对传感器进行相关性分析与Loadings分析，由W1C、W5S、W1S、W1W、W2S、W2W和W3S组成新的传感器阵列。对优化后的传感器阵列进行主成分分析，结合挥发性盐基氮（totalvolatilebasicnitrogen，TVB-N）值、硫代酸反应物（thiobarbituricacidreactivesubstances，TBARS）值综合评价臭氧水处理对罗非鱼鱼片的新鲜度的影响。结果表明，利用电子鼻技术得到罗非鱼鱼片的贮藏品质区分结果与TVB-N值、TBARS值0级动力学分析结果基本一致；1mg/L臭氧水处理5min不能明显地减缓罗非鱼鱼片在贮藏期新鲜度下降，5mg/L臭氧。[详细]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-电子鼻法鉴别食用植物油与地沟油的研究

  摘要:目的尝试利用电子鼻技术建立一种简便、快速的鉴别食用植物油与地沟油的筛查方法。方法样品包括采集自各超市的9个品种共103个正常植物油，采集自多家餐饮企业的24个煎炸废弃油脂，采集自餐厨垃圾集中处置定点公司的36个餐厨废弃油脂，以及本课题组自主制备的25个精炼地沟油。利用电子鼻采集各样品的气味信息，通过数据主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)2种方法进行分析和判定。结果电子鼻可以相互区分食用植物油、餐厨废弃油脂和精炼地沟油，无法区分食用植物油和煎炸废弃油脂。结论本实验结果表明，经过系列的氧化及劣变过程，地沟油中的气味分子成分与正常植物油相比已经发生了剧烈的变化。电子鼻技术作为鉴别地沟油的一种新兴手段，值得更深入的探索和研究。[详细]

  2018-08-16 10:00

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• 电子鼻在冷却肉货架期预测模型中的应用

  电子鼻在冷却肉货架期预测模型中的应用[详细]

  2024-09-28 00:35

  实验操作

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• 4种细菌计数分光光度计法的建立及应用

  在禽类养殖中，细菌性疾病是较常见且危害大的一类疫病。细菌性疾病常见的种类有20多种，其中具有代表性的细菌有大肠杆菌、沙门氏菌、鸭疫里默氏杆菌、葡萄球菌、副鸡嗜血杆菌等Ｗ。[详细]

  2025-11-07 11:00

  应用文章

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• 气体透过率测试仪的优势及应用

  随着消费者对美妆产品要求的不断提高，美妆行业也在不断寻求创新和突破。其中，气体透过率测试仪作为一种全新的技术工具，正在引起行业内的热议和广泛应用。这种仪器通过测量美妆产品中的气体透过率，为美妆品牌提供了重要的数据支持和优化方向。本文将深入探讨气体透过率测试仪在美妆行业中的应用，并介绍其对产品开发、市场推广和消费者体验的重要意义。 一、气体透过率测试仪的原理和优势 气体透过率测试仪是一种基于科学原理的仪器设备，通过测量物质对气体的透过性能，来评估美妆产品在不同环境条件下的表现。其主要原理是利用气体分析技术，结合仪器的传感器和数据处理软件，准确地计算出物质透过率的数值指标。相比传统的测试方法，气体透过率测试仪具有以下几个显著的优势： 1. 数据准确性高：气体透过率测试仪利用先进的传感器和算法，能够实时监测和记录物质的透过率，数据准确性高，排除了人为误差的干扰。 2. 多样性和快捷性：气体透过率测试仪可以用于测试各种不同类型和形态的美妆产品，如面膜、粉底液、唇膏等。同时，测试过程简便快捷，节省了时间和人力成本。 [详细]

  2024-09-04 16:49

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• PEN3-基于电子鼻判别富士苹果货架期的研究

  摘要:利用电子鼻对不同货架期内的富士苹果挥发性成分进行检测。通过雷达图和负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化，利用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析。结果表明，第7、8号传感器在苹果常温货架期判别中起主要作用，而第2、7号传感器在苹果贮后货架期的判别中起主要作用。PCA、LDA方法均可准确判别常温不同货架期的苹果;与PCA相比，LDA方法可以更准确对不同贮后货架寿命苹果进行判别，并呈现出良好的集中性和单向趋势。因此，电子鼻快速判别不同货架期的苹果具有可行性。关键词:电子鼻，苹果，货架期，判别[详细]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-一种基于电子鼻的辛味中药材的分类鉴别方法研究

  摘要:为获取新的气味识别方法以提高智能传感器模式分类识别准确率和速度，使用了内置10个传感器的便携式电子鼻PEN3对辛味中药材进行气味采集检测．将辛味中药材在烧杯中进行密封静置待其形成稳定的气味顶空环境时，运用电子鼻对其进行检测采样得到样品高维气味数据信息．与传统的线性数据分析方法不同，针对气味蕴含多种诸如浓度、各种挥发性物质成分等特征，可知气味非线性的本质特征，在本次分析中采用了流形算法中的非线性的局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding，LLE)算法对非线性的气味数据进行特征提取与降维，再采用基于Fisher的线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)实现对特征子空间的模式聚类与分类，通过多次实验优化LLE算法的参数，得到了**的辛味中药材的模式识别效果．分析结果表明，运用LLE和LDA相结合的算法(即LLE_LDA)可以很好地完成不同种类辛味中药材的挥发性气味信息的模式分类，为深层次地分析基于电子鼻的气味数据信息提供了一种新方法．关键词:模式识别;气敏传感器;局部线性嵌入_线性判别分析;分类鉴别;非线性降维[详细]

  2018-08-16 10:00

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• 空化流动负反馈控制降阶模型的建立

  空化流动负反馈控制降阶模型的建立[详细]

  2011-02-14 00:00

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• PEN3-基于高光谱与电子鼻融合的番石榴机械损伤识别方法

  摘要:提出了一种基于高光谱与电子鼻融合的水果机械损伤识别方法。分别采用高光谱仪与电子鼻对无损伤、轻度机械损伤和重度机械损伤的番石榴进行采样，提取特征信息后，运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、欧氏距离分析(ED)和模糊C均值聚类(FCM)对高光谱仪、电子鼻以及高光谱与电子鼻融合3种识别方法的识别效果进行了对比。PCA和LDA的分析结果表明，高光谱与电子鼻识别番石榴机械损伤是可行的，但单独采用这两种识别方法均无法对番石榴机械损伤程度进行分级。采用高光谱与电子鼻融合方法，结合LDA分析可以较好地识别番石榴机械损伤程度，比单一识别方法具有更好的识别效果。此外，LDA比PCA对番石榴机械损伤识别效果更佳。根据PCA、LDA和ED分析结果可以推测多源信息融合的分类识别方法既可获取更多的样本信息，提高相同样本之间的聚类性，又可较多地保持单一分类识别方法得到的不同样本之间的Zda距离。根据FCM分析结果，高光谱识别、电子鼻识别和高光谱与电子鼻融合识别3种方法对番石榴机械损伤识别的正确率分别为89.74%、82.05%和97.44%，验证了多源信息融合方法对提高水果机械损伤识别效果的可行性。关键词:番石榴机械损伤多源信息融合高光谱电子鼻[详细]

  2018-08-16 10:00

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