PEN3－基于电子鼻技术的鱼露与鱼酿酱油的品质分析

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• PEN3－基于电子鼻技术的鱼露与鱼酿酱油的品质分析

  摘要通过电子鼻获取鱼露、鱼酿酱油和生抽的气味信息，进行主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和负荷加载分析(Loadings)，并结合氨基酸态氮、盐分、全氮和游离氨基酸含量，对比分析3种调味品的品质。结果显示，3种调味品中游离氨基酸种类丰富，鱼露中苏氨酸、甘氨酸、丙氨酸、甲硫氨酸、赖氨酸的含量明显高于鱼酿酱油和生抽；生抽和鱼酿酱油中鲜味氨基酸的含量明显高于鱼露，但生抽中必需氨基酸的含量远低于鱼酿酱油和鱼露；3种调味品挥发性成分复杂，电子鼻10个金属传感器能很好地区分3种调味品的挥发性气味，W5S、W1S、W2S号传感器比其他7个传感器有更高的响应值，其中W2S号传感器的响应值变化Z显著。这说明电子鼻能较好地区分鱼露、鱼酿酱油和生抽，虽然3种调味品中第1、2主成分相同，但醇类、氮氧化合物类物质对第1、2主成分的贡献率不同。[详细]

  2018-08-16 10:00

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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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• 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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• 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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• 测量淀粉对鱼露屈服应力的影响

  测量淀粉对鱼露屈服应力的影响[详细]

  2009-06-10 00:00

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• 测定淀粉对鱼露屈服应力的影响

  测定淀粉对鱼露屈服应力的影响[详细]

  2007-07-23 00:00

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• 电子鼻用于贮藏温度对鲐鱼品质的影响研究

  摘要:运用电子鼻检测鲐鱼的挥发性成分变化，并结合化学方法测定挥发性盐基氮、组胺、pH值以及鲐鱼质构，综合分析低值青皮红肉鱼－鲐鱼在常温、4℃和－20℃下新鲜度及品质变化情况。结果表明，在常温以及4℃贮藏条件下，电子鼻主成分分析(PCA)可以区分不同贮藏天数的鲐鱼，而在－20℃，PCA的累积贡献率只有74.77%，不能有效区分开。在常温贮藏，TVB-N、组胺和pH值各项指标检测第1天，鱼肉即开始发生腐败;在4℃贮藏条件下，第4天开始即发生腐败;在－20℃，鲜度品质未发生大幅降低。随着贮藏时间的延长，鲐鱼各参数总体呈下降趋势。在不同贮藏温度下，TVB-N和组胺随时间延长而增加，且两者之间呈现正相关性。此外，质构测定结果表明低温冻藏可以有效减少鱼肉在贮藏过程中鲜度的降低程度。[详细]

  2018-08-16 10:00

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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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• 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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• 添加剂对鱼糜品质改善的解决方案

  添加剂对鱼糜品质改善的解决方案[详细]

  2024-09-29 00:07

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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－基于电子鼻技术研究保鲜方法对鲜切菠萝贮藏品质的影响

  摘要：采用三种保鲜方式对鲜切菠萝进行处理（有机酸处理、漂烫处理、酸+漂烫综合处理），通过电子鼻技术结合感官分析对鲜切菠萝的贮藏品质变化进行研究。感官评价结果表明：不同保鲜处理的效果从菠萝贮藏中期（3~5d）开始出现差异性（p＜0.05），酸结合漂烫处理在贮藏中后期（3~7d）分值较高，即酸结合漂烫处理能够更好的保持鲜切菠萝的贮藏品质；香气损失的线性判别分析（LDA）分析表明，酸结合漂烫处理能够有效延缓菠萝香气的损失；传感器贡献率分析（LA）表明，酸结合漂烫处理与对照组菠萝香气主要成分Z为接近。总体来看，电子鼻分析结果与感官分析的结果基本一致，即电子鼻可用于快速评价菠萝贮藏品质；酸结合漂烫处理能够较好的保持菠萝原有特征香气及贮藏品质。关键词：电子鼻技术，鲜切菠萝，贮藏品质，快速检测[详细]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-海藻胶低聚寡糖对秘鲁鱿鱼鱼糜品质特性的影响研究

  摘要以秘鲁鱿鱼(Perusquid)鱼糜为研究对象,采用酶技术制备低聚糖,ZD评价聚合度为60008000Da的低聚寡糖对不同状态下鱼糜的品质影响。结果表明:平均聚合度为60008000Da的海藻胶低聚寡糖不仅可以显著提高蒸煮鱼糜的出品率,而且对新鲜鱼糜增重率提高影响也很大,并且对冻藏鱼糜的解冻损失降低影响也有很显著。研究表明经过60008000Da的海藻胶低聚寡糖处理的鱼糜品质与常用的复合磷酸盐处理效果无显著性差异。采用60008000Da的海藻胶低聚寡糖处理的鱿鱼鱼糜,肌肉组织硬度更低,鱼糜弹性及咀嚼性更强,产品色泽更加鲜艳。并且利用60008000Da的海藻胶低聚寡糖浸泡处理对鱼糜中挥发性风味物质并未产生明显影响。该研究成果对开发一种安全GX的生物保水剂具有重要的意义,将为鱼糜加工业的发展提供技术性的革命。[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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• PEN3－基于电子鼻技术监测羊奶发酵前后不同阶段风味的变化

  摘要:本文利用电子鼻PEN3分析了羊奶发酵前后不同阶段的风味变化。结果表明，新鲜羊奶经过发酵后，特征挥发性成分在电子鼻传感器上的响应由原来的传感器6(甲烷)为主转变成以传感器7(充化氢)、传感器9(有机芳香硫化物)和传感器2(氮氧化合物)为主的挥发性物质，改变了羊奶的气味。采用PCA及LDA分析发现:PCA分析法能准确区分羊奶发酵前后的不同阶段，LDA体现出了发酵前后的不同阶段挥发性成分明显的变化趋势，且变化趋势与理论分析相符。[详细]

  2018-08-16 10:00

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• 不同植物油对金线鱼鱼糜凝胶风味的影响---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：为改善鱼糜制品的风味，比较添加6种植物油（2 mL/100 g的花生油、大豆油、玉米油、椰子油、橄榄油和红花籽油）对金线鱼鱼糜凝胶气味、挥发性化合物组成和感官特性的影响，探讨植物油的种类对鱼糜凝胶风味的改善作用。结果表明，添加6种植物油均能改善金线鱼鱼糜凝胶的气味，使鱼糜凝胶中醛类、酮类和烃类等挥发性化合物的浓度增大，种类增多（P<0.05），其中添加椰子油的凝胶被检出挥发性化合物的种类Z多为66种。添加椰子油的凝胶中，气味活度值≥1的化合物高达10种，明显多于对照组和添加其它植物油的凝胶（P<0.05），且其关键气味成分主要是具有清新、椰子、果香等香味的2-庚酮、辛酸乙酯、2-十一酮、癸酸乙酯和丁位癸内酯，它们共同作用形成了凝胶的风味，提高了凝胶的总体可接受性，而添加其它植物油的凝胶中，关键气味成分主要是己醛、1-辛烯-3-醇、辛醛、癸醛和正十一醛。综上，添加植物油均能改善金线鱼鱼糜凝胶的风味，且椰子油改善效果较佳，更适于开发风味俱佳的鱼糜制品。 关键词：金线鱼鱼糜;植物油;关键气味成分;风味;感官特性;[详细]

  2023-09-11 10:13

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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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• 基于电子鼻技术的金华火腿鉴别与分级

  基于电子鼻技术的金华火腿鉴别与分级[详细]

  2024-09-20 06:20

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• 鱼sbGnRH酶联免疫分析

  鱼sbGnRH酶联免疫分析试剂盒使用说明书本试剂盒仅供研究使用。检测范围：96T0.8ng/L-24ng/L使用目的：本试剂盒用于测定鱼血清、血浆及相关液体样本中sbGnRH含量。实验原理本试剂盒应用双抗体夹心法测定标本中鱼sbGnRH水平。用纯化的鱼sbGnRH抗体包被微孔板，制成固相抗体，往包被单抗的微孔中依次加入sbGnRH，再与HRP标记的sbGnRH抗体结合，形成抗体-抗原-酶标抗体复合物，经过彻底洗涤后加底物TMB显色。TMB在HRP酶的催化下转化成蓝色，并在酸的作用下转化成Z终的黄色。颜色的深浅和样品中的sbGnRH呈正相关。用酶标仪在450nm波长下测定吸光度（OD值），通过标准曲线计算样品中鱼sbGnRH浓度。试剂盒组成130倍浓缩洗涤液20ml×1瓶7终止液6ml×1瓶2酶标试剂6ml×1瓶8标准品（48ng/L）0.5ml×1瓶3酶标包被板12孔×8条9标准品稀释液1.5ml×1瓶4样品稀释液6ml×1瓶10说明书1份5显色剂A液6ml×1瓶11封板膜2张6显色剂B液6ml×1/瓶12密封袋1个标本要求1．标本采集后尽早进行提取，提取按相关文献进行，提取后应尽快进行实验。若不能马上进行试验，可将标本放于-20℃保存，但应避免反复冻融2．不能检测含NaN3的样品，因NaN3YZ辣根过氧化物酶的（HRP）活性。操作步骤1.标准品的稀释：本试剂盒提供原倍标准品一支，用户可按照下列图表在小试管中进行稀释。24ng/L5号标准品150μl的原倍标准品加入150μl标准品稀释液12ng/L4号标准品150μl的5号标准品加入150μl标准品稀释液6ng/L3号标准品150μl的4号标准品加入150μl标准品稀释液3ng/L2号标准品150μl的3号标准品加入150μl标准品稀释液1.5ng/L1号标准品150μl的2号标准品加入150μl标准品稀释液2.加样：分别设空白孔（空白对照孔不加样品及酶标试剂，其余各步操作相同）、标准孔、待测样品孔。在酶标包被板上标准品准确加样50μl，待测样品孔中先加样品稀释液40μl，然后再加待测样品10μl（样品Z终稀释度为5倍）。加样将样品加于酶标板孔底部，尽量不触及孔壁，轻轻晃动混匀。3.温育：用封板膜封板后置37℃温育30分钟。4.配液：将20倍浓缩洗涤液用蒸馏水20倍稀释后备用5.洗涤：小心揭掉封板膜，弃去液体，甩干，每孔加满洗涤液，静置30秒后弃去，如此重复5次，拍干。6.加酶：每孔加入酶标试剂50μl，空白孔除外。7.温育：操作同3。8.洗涤：操作同5。9.显色：每孔先加入显色剂A50μl，再加入显色剂B50μl，轻轻震荡混匀，37℃避光显色15分钟.10.终止：每孔加终止液50μl，终止反应（此时蓝色立转黄色）。11.测定：以空白空调零，450nm波长依序测量各孔的吸光度（OD值）。测定应在加终止液后15分钟以内进行。操作程序总结：计算以标准物的浓度为横坐标，OD值为纵坐标，在坐标纸上绘出标准曲线，根据样品的OD值由标准曲线查出相应的浓度；再乘以稀释倍数；或用标准物的浓度与OD值计算出标准曲线的直线回归方程式，将样品的OD值代入方程式，计算出样品浓度，再乘以稀释倍数，即为样品的实际浓度。注意事项1．试剂盒从冷藏环境中取出应在室温平衡15-30分钟后方可使用，酶标包被板开封后如未用完，板条应装入密封袋中保存。2．浓洗涤液可能会有结晶析出，稀释时可在水浴中加温助溶，洗涤时不影响结果。3．各步加样均应使用加样器，并经常校对其准确性，以避免试验误差。一次加样时间**控制在5分钟内，如标本数量多，推荐使用排枪加样。4．请每次测定的同时做标准曲线，**做复孔。如标本中待测物质含量过高（样本OD值大于标准品孔**孔的OD值），请先用样品稀释液稀释一定倍数（n倍）后再测定，计算时请Z后乘以总稀释倍数（×n×5）。5．封板膜只限一次性使用，以避免交叉污染。6．底物请避光保存。7．严格按照说明书的操作进行，试验结果判定必须以酶标仪读数为准.8．所有样品，洗涤液和各种废弃物都应按传染物处理。9．本试剂不同批号组分不得混用。10.如与英文说明书有异，以英文说明书为准。保存条件及有效期1．试剂盒保存：；2-8℃。2．有效期：6个月[详细]

  2018-09-28 10:00

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• 基于电子鼻与多元统计分析判别三七品质---德国AIRSENSE电子鼻

  摘要：目的基于电子鼻与多元统计分析判别三七Panax notoginseng（Burk.） F.H.Chen的品质。方法在优化电子鼻检测条件基础上,对传感器响应信号进行多元统计与神经网络分析。结果电子鼻检测三七较佳条件为样品量1.5 g;顶空生成时间15 min;顶空体积250 mL;载气体积流量400 mL/min。多元统计表明主成分分析和典则判别分析均能区分三七主根与支根,但后者效果优于前者;利用三七主根和支根气味信息结合典则判别分析,可实现对三七产地的定性判别,其中主根气味信息的判别效果更好。多层感知器神经网络分析可以实现对三七主根、支根及产地的定量判别,主根与支根分类准确率达99.49%;主根产地判别准确率为99.49%;支根产地判别准确率为95.95%。结论电子鼻结合多元统计与神经网络分析可以实现对三七品质的判别,且该方法高效快速可用于实际生产。 关键词：三七;电子鼻;多元统计;MLP神经网络分析; [详细]

  2022-07-11 11:23

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