本文選題：電子鼻　切入點(diǎn)：食醋　出處：《食品工業(yè)科技》2017年09期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：以東湖陳醋、水塔米醋、海天白米醋、恒順香醋、水塔陳醋、紫林陳醋六種食醋為實(shí)驗(yàn)材料,利用電子鼻技術(shù)對(duì)其揮發(fā)性成分進(jìn)行檢測(cè),采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Fisher判別建立其預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明:傳感器S7、S3對(duì)六種樣品的響應(yīng)值差異顯著(p0.05),即六種食醋的硫化氫、氨類(lèi)物質(zhì)的含量差異顯著(p0.05)。同時(shí)線(xiàn)性判別分析比主成分分析能更好地區(qū)分不同品牌的食醋。Fisher判別和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均能較好地預(yù)測(cè)不同品牌的食醋,但Fisher判別的效果更好,對(duì)六種食醋的正確判別率均為100%。由此說(shuō)明利用電子鼻技術(shù)能實(shí)現(xiàn)食醋種類(lèi)的快速識(shí)別,以維護(hù)食醋品牌的名譽(yù)和規(guī)范市場(chǎng)。
[Abstract]:Six kinds of vinegar, such as Donghu vinegar, water tower vinegar, Haitian white rice vinegar, Hengshun vinegar, water tower vinegar and purple forest vinegar, were used as experimental materials, and their volatile components were detected by electronic nose technique. The prediction model was established by radial basis function (RBF) neural network and Fisher discriminant. The results showed that the response value of sensor S7 / S3 to six kinds of samples was significantly different (p 0.05), that is, hydrogen sulfide of six kinds of vinegar. The difference of ammonia content was significant (p 0.05). Meanwhile, linear discriminant analysis (LDA) was better than principal component analysis (PCA) in distinguishing vinegar. Fisher discriminant and radial basis function neural network model of different brands could predict vinegar of different brands better than that of principal component analysis (PCA), and linear discriminant analysis (LDA) was better than principal component analysis (PCA). But the effect of Fisher discrimination is better and the correct discriminant rate of six kinds of vinegar is 100. It shows that the electronic nose technology can be used to realize the rapid identification of vinegar types in order to maintain the reputation of vinegar brands and regulate the market.
【作者單位】： 山西師范大學(xué)食品科學(xué)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：O657;TS264.22

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本文編號(hào)：1611243