本文關(guān)鍵詞：基于電子鼻、電子舌及其融合技術(shù)對柑橘品質(zhì)的檢測

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【摘要】：柑橘已有4000多年的栽培歷史,具有氣味芳香、口感清甜、色澤誘人等特點,廣受消費者喜愛。本文通過電子鼻、電子舌和氣質(zhì)聯(lián)用的多信息融合方法,研究了采摘期內(nèi)的柑橘品質(zhì)監(jiān)控、不同貯藏期內(nèi)的柑橘質(zhì)量檢測、混合果汁的感官特性評定、超高壓處理的果汁鑒別以及果汁中添加劑含量的預(yù)測等內(nèi)容；通過傳統(tǒng)的化學(xué)檢測方法對柑橘中總酸、可溶性固形物、維生素C以及糖酸比進(jìn)行檢測；通過定量描述分析法對混合果汁的感官特性進(jìn)行定量描述分析。本研究從探索電子鼻和電子舌傳感器信號與揮發(fā)性成分、理化參數(shù)之間的相關(guān)性出發(fā),比較不同降維方法對原始信息提取的性能,利用電子鼻數(shù)據(jù)、電子舌數(shù)據(jù)以及融合數(shù)據(jù)對柑橘樣品進(jìn)行模式分類和參數(shù)預(yù)測(理化參數(shù)、揮發(fā)性成分和感官特性)。主要研究內(nèi)容與結(jié)論如下：(1)分別采用電子鼻、電子舌和氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)對不同采摘期的柑橘進(jìn)行檢測。通過APLSR(ANOVA Partial Least Squares Regression)分析發(fā)現(xiàn),電子鼻和電子舌的傳感器信號與被檢測對象的理化參數(shù)、揮發(fā)性成分之間存在弱相關(guān)性(交叉敏感性)。本研究中,極限學(xué)習(xí)機(Extreme Learning Machine, ELM)作為一種新穎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于處理電子鼻和電子舌數(shù)據(jù)。分析表明,ELM模型、支持向量機(Support Vector Machine, SVM)模型以及學(xué)習(xí)向量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)模型都具有比較好的分類效果。通過對模型訓(xùn)練時間的比較,ELM算法要快于SVM和LVQ算法。在理化參數(shù)和揮發(fā)性成分預(yù)測時,基于ELM的回歸模型要優(yōu)于SVM回歸模型和多元線性回歸(Multiple Linear Regression, MLR)模型。(2)采用電子鼻、電子舌和氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)對不同貯藏條件下的柑橘進(jìn)行檢測(三個貯藏溫度：4 ℃,10 ℃和20 ℃,貯藏時間為12天,每三天檢測一次),利用常規(guī)理化檢測方法對柑橘的可溶性固形物、總酸、糖酸比和維生素C含量進(jìn)行分析。通過雙向方差分析(Two-way multivariate analysis of variance, Two-way MANOVA)發(fā)現(xiàn)：貯藏溫度、貯藏時間和它們的交互作用對維生素C、糖酸比、檸檬烯含量、萜品烯以及月桂烯的含量具有顯著性影響；貯藏溫度和貯藏時間對可溶性固形物值和芳樟醇含量變化有影響,但它們的交互作用不明顯；貯藏時間以及交互作用對總酸值有顯著性影響,但貯藏溫度對總酸值沒有顯著性影響。對不同貯藏條件下的柑橘進(jìn)行分類時,ELM模型和SVM模型均達(dá)到了100%的分類正確率；對理化參數(shù)和揮發(fā)性成分進(jìn)行預(yù)測時,ELM的回歸模型明顯優(yōu)于偏最小二乘回歸法(Partial Least-Squares Regression, PLSR)的回歸模型。(3)采用電子鼻、電子舌和氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)對混合果汁(溫州蜜柑和甜橙混合比例為：5：0、4：1、3：2、2：3、1：4和0：5)進(jìn)行檢測,通過定量描述分析法對混合果汁感官特性進(jìn)行了描述,通過APLSR對電子鼻和電子舌的傳感器信號與揮發(fā)性芳香成分、感官特性之間的相關(guān)性進(jìn)行分析,并通過電子鼻和電子舌的傳感器信號模擬人的感官分析。結(jié)果顯示,在果汁的混合過程中,檸檬烯、巴倫西亞橘烯以及月桂烯的含量呈現(xiàn)一定變化趨勢,但其它香氣成分的含量變化并沒有表現(xiàn)出規(guī)律性,說明了在混合過程中果汁的揮發(fā)性芳香物質(zhì)含量變化是一個復(fù)雜的過程；在定量描述分析過程中,感官特征的變化過程與揮發(fā)性香氣成分的變化過程類似；基于隨機森林(Random Forest, RF)建立的預(yù)測模型,融合后的數(shù)據(jù)集對感官特性以及14種揮發(fā)性芳香物質(zhì)具有較優(yōu)的預(yù)測結(jié)果。(4)采用電子鼻對超高壓處理后(范圍0～500 MPa)的柑橘果汁(兩個品種：上野和宮川)進(jìn)行了檢測。在數(shù)據(jù)處理過程中,采用了三種特征值提取方法(穩(wěn)定值、最大值以及面積值)和三種數(shù)據(jù)降維方式(局部保持投影(Locality Preserving Projection, LPP)、王成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA))。結(jié)果顯示,基于LDA的樣品點分布優(yōu)于基于PCA的樣品點分布,而LPP分類效果與LDA類似；根據(jù)ELM和SVM的分類結(jié)果可知,經(jīng)降維處理的數(shù)據(jù)其分類效果普遍優(yōu)于未經(jīng)降維處理的數(shù)據(jù),同時,基于LPP和LDA的結(jié)果優(yōu)于基于PCA的分類結(jié)果。由于LPP是一種無監(jiān)督算法,從該意義上講,LPP比有監(jiān)督LDA更具有實際應(yīng)用意義。(5)采用電子鼻和電子舌對混有苯甲酸和殼聚糖的柑橘果汁進(jìn)行檢測,通過對電子鼻和電子舌傳感器信號的信息挖掘,預(yù)測果汁中添加劑的含量。結(jié)果表明,融合數(shù)據(jù)的模型比基于單獨電子鼻或者電子舌的模型具有更高的正確率。RF在建模過程中隨著決策樹增多,其預(yù)測正確率變大,而ELM模型在隱含層神經(jīng)元個數(shù)接近樣本個數(shù)時,預(yù)測效果反而變差。在添加劑含量預(yù)測的過程中,RF模型和ELM模型均明顯優(yōu)于主成分回歸分析(Principal Component Regression, PCR)和SVM模型。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;S666

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