羊肉纯度电子舌快速检测方法

为实现掺假羊肉的快速、客观评价,利用电子舌对混入不同比例鸡肉的掺假羊肉糜进行检测及定性和定量分析。3种浸提溶液分别浸提,样品量均对电子舌传感器的响应影响极显著;以数据点重复性和聚类效果为依据,采用主成分分析方法确定了电子舌检测羊肉糜样品的较佳条件为0.1 mol/L KCl溶液浸提15 g肉糜样品。在此较佳条件下,对混入不同比例鸡肉的掺假羊肉进行检测,结果表明：采用主成分分析和典则判别分析,前2个主成分累积贡献率均超过80%,电子舌均能很好地区分混入不同比例鸡肉的羊肉糜样品;采用多元线性回归分析和偏最小二乘回归分析建立的定量预测模型能有效预测混入的鸡肉比例（R2>0.99,RMSE<3%）。试验表明：电子舌在羊肉掺入鸡肉的鉴别中具有可行性,研究结果可为羊肉掺假鉴别提供参考。     

基于近红外光谱技术的灵芝提取物掺假定量快速无损检测研究

为了探索快速测定灵芝提取物掺假(淀粉)含量的方法,采用近红外光谱扫描掺杂0%、5%、10%、20%、40%、60%、80%淀粉的灵芝提取物,对其光谱进行预处理和波段选择,并结合偏最小二乘法(PLS)建立灵芝提取物掺假定量快速无损检测方法。结果表明,使用多元散射校正(MSC)预处理方法,波数范围8 000~7 500、6 000~5 500和5 000~4 000cm~(-1),主因子数为8时,建立的偏最小二乘法模型的校正决定系数(R_(cal))、校正均方根差(RMSECV)、验证决定系数(R_(val))和验证均方根差(RMSEP)分别为0.9962、0.0249、0.9960和0.0241。运用该模型对验证集样品进行预测并统计分析,可知预测值与实际掺假值之间无显著差异。本研究为灵芝功能食品市场检测提供了方法基础。     

电子舌预测不同体积分数牛奶的表观黏度

该文为建立牛奶的电子舌响应信号与其表观黏度的关系,在单因素方差分析和主成分分析的基础上,提出了比较多元线性回归、逐步多元线性回归和偏最小二乘回归3种模型对牛奶表观黏度的预测效果的方法。结果显示,单因素方差分析表明体积分数对牛奶的表观黏度和各个传感器响应信号都具有极显著性的影响;主成分分析（PCA）可以用来区分牛奶的5种不同体积分数;偏最小二乘回归模型预测效果最好,模型预测值与实际值的相关系数R达到0.9659,平均相对误差（MRE）和预测均方根误差（RMSEP）分别为4.5499%和8.4645×10-5,建模最佳主成分数为3。研究结果表明,偏最小二乘回归模型是电子舌预测牛奶表观黏度的有效方法,该方法为牛奶表观黏度的科学研究提供参考。     

电子鼻在牦牛肉和牛肉猪肉识别中的应用

为了探索电子鼻对肉类掺假识别的可行性,利用电子鼻对牦牛肉、牛肉和猪肉样品进行了分析。通过对所获得的数据进行主成分分析（principal component analysis,PCA）、判别因子分析（discriminant factor analysis,DFA）和偏最小二乘回归分析（partial least-squares analysis,PLS）。结果表明：几种肉类在电子鼻传感器上有不同的特征性响应图谱,电子鼻能够有效识别猪、牛肉;同时电子鼻能够识别不同部位的牦牛肉和普通牛肉;但不能识别不同部位的猪肉。在牛肉馅中掺入不同比例的猪肉馅时,电子鼻也能进行识别。采用偏最小二乘回归分析对数据进行处理,电子鼻响应信号和猪肉馅掺入比例之间有很好的相关性（决定系数R2为0.9762）,PLS模型预测误差在1.27%～7.00%之间。试验证明电子鼻可用于肉类的识别。     

电子舌检测奶粉中抗生素残留

为了找到能快速检测乳制品中抗生素残留的方法,该文利用电子舌对奶粉中相同质量浓度的6种抗生素进行了辨识,并对新霉素检测质量浓度进行了初步研究。采用铂、金、钯、钨、钛和银6个电极组成的传感器阵列和1、10和100 Hz 3个脉冲频率进行检测,并通过主成分分析、线性判别分析和偏最小二乘法进行数据分析。结果显示：电子舌对不同种抗生素和不同质量浓度的新霉素具有较好的辨识能力,定性分析能够达到国家最高残留限量标准;利用偏最小二乘法（PLS）建立模型定量分析,新霉素最适检测质量浓度范围在300～1 100 μg/L附近。电子舌依据其独特的优点,为食品掺杂掺假的检测提供了新的思路和方法。     

电子舌检测不同冷藏时间草莓鲜榨汁的品质变化

为了探讨不同冷藏时间草莓鲜榨汁的品质变化规律,利用电子舌对4℃冷藏草莓鲜榨汁进行逐天的品质检测并进行定性和定量分析。结果显示:通过主成分分析和线性判别分析,电子舌能够很好的反映出不同冷藏时间草莓的鲜榨汁品质的变化趋势,在冷藏最初期草莓鲜榨汁品质下降迅速,其后鲜榨汁品质下降缓慢。采用BP神经网络对草莓鲜榨汁冷藏时间进行预测,训练集的整体识别率达到94.90%,预测集的整体识别率为85.71%。采用偏最小二乘法与多元线性回归对草莓鲜榨汁的主要成分预测可知,偏最小二乘法回归模型的预测效果更好,模型的预测值和实际值的相关系数大于0.9,能够为草莓鲜榨汁品质的预测提供参考。     

典型掺假蜂蜜的电子鼻信息变化特征及判别能力

为建立蜂蜜掺假快速检测方法,该文利用电子鼻并结合主成分分析（principal component analysis,PCA）数据处理方法研究了掺入10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%油菜蜜和大米糖浆的掺假蜂蜜的电子鼻信息变化特征,并以掺假蜂蜜的电子鼻信息变化特征为指导,结合判别因子分析（linear discriminant analysis,LDA）模式识别算法研究了电子鼻对掺假蜂蜜的定性识别分析能力。结果表明,掺假蜂蜜的电子鼻信息呈现线性变化,并且电子鼻对掺假蜂蜜有较强的敏感力。LDA模式识别算法可以将纯蜂蜜样品与掺假蜂蜜样品很好的区分开,LDA掺假判别模型正确识别率为94.7%,该技术可以为蜂蜜掺假鉴别提供技术支撑。     

基于电子舌技术的绿茶滋味品质评价

该文研究利用电子舌技术快速评价绿茶的滋味品质。试验以“碧螺春”绿茶为研究对象,以绿茶滋味化学鉴定法作为绿茶滋味品质的评价方法,获得的滋味总得分值作为电子舌评价模型的参考测量值。在数据分析过程中,首先对不同生产日期的碧螺春茶汤滋味总得分值和各传感器响应值进行单因素方差分析;然后对比采用偏最小二乘法和最小二乘支持向量机建立电子舌传感器响应值与滋味总得分值之间的相关模型。结果显示不同生产日期对绿茶滋味品质及各传感器响应信号都具有极显著影响;当采用4个主成分时,建立的最小二乘支持向量机模型最优。用独立样本检验模型精度,模型预测值与参考值的相关系数为0.906,预测集均方根误差为4.077。研究结果可为茶叶品质智能化评价提供参考。     

利用近红外光谱技术检测掺假豆浆

为了对豆乳内在营养指标及掺假豆乳进行快速检测,试验运用近红外光谱技术,利用偏最小二乘法进行回归分析,分别建立83个真伪豆浆样品的蛋白质和总固形物含量定标模型,并对模型的预测性能进行分析。结果表明:选取主成分数为12和14,蛋白质和总固形物含量的近红外光谱预测值与化学实测值之间的相关系数R分别为0.9756和0.9489,校正均方根误差分别为0.186和0.175,预测集样品的预测值和实测值之间的残差值均较小、接近零,残差之和分别为-0.074和-1.191,说明建立的定标模型可以准确预测豆浆中蛋白质和总固形物含量,且预测性能较好;通过对预测集样品的预测值与豆浆行业标准规定值相比较,确定预测集样品中掺假豆浆的正确判别率为100%,说明建立的蛋白质和总固形物含量定标模型可以应用于掺假豆浆的判别检测,且判别结果准确率高。本试验表明利用近红外光谱技术可实现对豆浆主要品质指标的快速无损检测,也可准确进行真伪豆浆的快速判别,本检测方法可为豆乳行业健康持续发展提供一定的技术支撑。     

基于电子鼻的花生有害霉菌种类识别及侵染程度定量检测

针对花生霉变传统分析方法操作繁琐、时效性差等不足,该研究拟利用电子鼻气体传感技术建立起花生有害霉菌污染的快速检测方法。辐射灭菌花生籽粒分别接种5种谷物中常见有害霉菌(黄曲霉3.17、黄曲霉3.395 0、寄生曲霉3.395、寄生曲霉3.012 4和赭曲霉3.648 6),并于26℃、80%相对湿度条件下储藏9 d至严重霉变。利用电子鼻气体传感器获取不同储藏时期(0、3、6、9 d)花生样品的整体挥发性气味信息。最后,结合多元统计分析方法对电子鼻传感器响应信号进行特征提取,建立了花生中有害霉菌污染程度的定性定量分析模型。结果显示,主成分分析法(principal component analysis,PCA)可成功区分不同霉菌侵染程度的花生样品,线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)模型对样品不同储藏天数判别的准确率均达到或接近100%。花生中菌落总数的偏最小二乘回归分析(partial least squares regression,PLSR)模型的预测决定系数和预测相对均方根误差分别达到0.814 5和0.244 0 lg(CFU/g)。结果表明,应用电子鼻技术快速检测储藏期间花生霉变状况具有一定可行性,可为利用气味信息实现粮食霉菌污染的在线监测提供理论参考。     

电子鼻与电子舌在食品检测中的应用研究进展

随着嗅觉与味觉传感器技术的发展，电子鼻与电子舌技术在食品检测中得到了不断研究与应用。电子鼻由气敏传感器、信号处理和模式识别系统等功能器件组成。电子舌是用类脂膜作为味觉传感器，以类似人的味觉感受方式检测味觉物质。着重阐述了电子鼻与电子舌技术的结构组成，重点介绍了其在食品新鲜度检测、果蔬成熟度评价及饮料、酒类识别等轻工业中的应用现状与发展趋势，并指出了这些信息新技术实现过程中所需要解决的问题。     

基于电子舌的鱼肉品质及新鲜度评价

为了能用仪器快速客观地评价鱼肉的品质和新鲜度,利用该课题组开发的多频脉冲电子舌,对鲈鱼、鳙鱼、鲫鱼3种淡水鱼和马鲇鱼、小黄鱼、鲳鱼3种海水鱼进行了评价试验。淡水鱼宰杀后置于4℃下冷藏,冰冻海水鱼在室温下解冻后再置于4℃下冷藏。每天每一鱼取5份肉样进行电子舌检测。结果表明:鱼在不同时间点的品质特性可以用电子舌加以有效区分,据此可以较准确地表征鱼类新鲜度的变化;电子舌不仅可以有效区分淡水鱼和海水鱼,而且还可以辨识不同品种淡水鱼或海水鱼之间的差异。电子舌作为一种新型的现代化智能感官仪器,在鱼肉的品质以及新鲜度评价中具有巨大潜力。     

基于电子鼻的番茄成熟度及贮藏时间评价的研究

该文探讨了采用电子鼻系统对不同成熟度的番茄进行评价和对不同成熟度番茄在贮藏期间气味变化的电子鼻检测进行了研究。在按颜色进行成熟度区分时,从主成分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA)中可以得到,电子鼻可以较好地区分半熟期和成熟期、完熟期的番茄,但成熟期、完熟期的番茄有部分区域发生重叠。按坚实度指标对番茄成熟度进行重新评价后,分析显示电子鼻可以区分坚实度的差异,当采用PCA方法分析时,电子鼻可以100%地区分不同成熟度的番茄。对不同成熟度番茄在贮藏期间电子鼻检测的研究表明:成熟期的番茄在贮藏1～6d、7～11d、14～17d之间可以较好地进行区分;完熟期的番茄采用LDA法在1～5d、6～11d、14～17d之间可以较好地进行区分。     

基于神经网络及电子鼻的虾夷扇贝鲜活品质评价及传感器的筛选

追踪检测虾夷扇贝品质变化过程中的存活指标,生理指标以及电子鼻气味图谱的变化,建立保活流通过程中不同等级的活品虾夷扇贝电子鼻气味指纹图谱,购买市场上不同状态的活品虾夷扇贝,分别通过学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)、概率(probabilistic neural networks,PNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)神经网络对测试样品快速模式分类,最后通过对电子鼻传感器的筛选探索便携式快速品质鉴别设备的可能性。研究结果表明,24 h的极端胁迫环境放置较为完整的模拟了虾夷扇贝在保活流通过程中状态变差的过程;将电子鼻数据主成分分析、聚类分析结果与存活指标(开口率、缩边率以及死亡率)和生理指标(超氧化物歧化酶活性、耗氧率以及海水浊度)相结合可以把品质变化过程中的虾夷扇贝分成5个等级,并分别得到每个等级的扇贝气味指纹图谱;3种神经网络均可以对测试样品等级进行快速测定,其中支持向量机(SVM)神经网络兼具精确和快速的特点,测试样本T全部预测为等级4,测试样本N全部预测为等级3,从交叉验证到仿真预测所用时间仅为7.652 s;筛选得到的8个电子鼻传感器也可以对不同等级鲜活虾夷扇贝气味特征进行有效区分。     

电控液驱车辆加速策略研究

为了使液驱混合动力车辆在加速过程中满足驾驶员意图和车辆动力学的要求,该文针对一种应用定压网络液压马达控制系统的电控液驱车辆,进行了加速驱动控制策略的研究;提出了初始压力调节方案和命令速度调节方案2种加速控制策略;在建立系统数学模型、设计加速驱动控制器的基础上,利用MATLAB/SIMULINK对系统进行了加速性能和燃油经济性能仿真;仿真结果表明,本文所提出的2种加速控制策略能够满足驾驶员的加速意图要求,其中命令速度调节方案具有较好的燃油经济性能,初始压力调节方案具有较好的加速动力性能,研究结果可为液驱混合动力车辆加速控制提供参考。     

基于电子鼻和分光测色仪技术的茶树叶片氮营养诊断

【目的】利用电子鼻和分光测色仪建立一套快速检测茶树叶片氮含量的无损伤检测方法。【方法】供试样品为茶树顶芽向下第3~4片无损伤叶片。在预实验中优化了气体收集瓶体积、顶空预热温度和顶空时间等参数。采用电子鼻自带Winmuster软件将经过优化后的传感器响应特征值进行主成分分析(principal component analysis,PCA)、线性判别法分析(linear discriminant analysis,LDA)和负荷加载分析(loadings analysis,LA),筛选出灵敏性最好的传感器。同时用分光色差仪对茶树叶片色度值进行测定。样品的测量部位是叶肉区,每组20次重复。色度值主要包括L (表示黑白或者亮暗)、a (表示红绿)、b (表示黄蓝)值。采用Origin 8.0软件对测色仪L、a、b值分别进行一元线性回归分析。利用SPSS 16.0软件采用LSD法进行单因素方差分析(one-way Anova),并进行t检验。对分光测色仪中色差指标进行筛选,以获得相关系数最高的参数。采用凯氏定氮法测定茶叶总氮含量。正式试验第二步是以不同氮含量下的电子鼻和分光测色检测数据为基础,分别建立气味、颜色、气味结合颜色的3种氮含量预测模型,并进行比较分析。【结果】通过预备试验,建立了气体收集器体积为50 mL、顶空预热温度为30℃、顶空时间为30 min的电子鼻检测体系。正式试验第一步确定了以对氮氧化合物灵敏(S2),对甲烷灵敏(S6),对无机硫化物灵敏(S7),对醇类、醛类、酮类物质灵敏(S8),对有机硫化物灵敏(S9)的传感器为主要传感器。根据L、a、b表色系统,b值与叶片缺氮程度呈线性相关。正式试验第二步利用气味、颜色、气味结合颜色建立的3个氮含量预测模型都具有可行性,其中气味结合颜色建立的预测模型准确率最高,达到90%。【结论】用气味结合颜色的预测模型预测茶树叶片氮含量准确度较高,可在实际工作中进行运用。     

浅析我国中小企业电子商务的发展途径

就我国中小企业的现状来看,其尚没有能力也没必要投巨资建一个电子商务系统,它们可以通过加入第三方电子商务平台进行企业联盟并实现网上交易,从而降低成本和提高服务。本文通过分析我国中小企业的的现状以及第三方电子商务平台的特点,以阿里巴巴第三方电子商务平台为例指出中小企业应用第三方电子商务平台的情况。     

基于电子鼻的鱼露香气品质识别

为了识别鱼露的品质,并为缩短发酵周期的工艺优选提供理论依据.利用电子鼻对7种鱼露样品的挥发性气味进行了分析,并与项空-气质联用( GC-MS)和感官分析结果进行比较.结果表明:鱼露香气成分复杂,工艺改良对气味影响很大,电子鼻18个金属传感器能很好地将不同样品的气味进行识别.以传统发酵原汁鱼露为标样,电子鼻分析结果表明,加曲改良工艺的4号样品与标样香气最为接近,相似系数达87.8％,该结果与GC-MS数据和感官分析结果一致,可为鱼露速酿工艺的优选提供参考.     

用电子鼻区分霉变燕麦及其传感器阵列优化

应用电子鼻对燕麦（Avena sativa L）霉变程度进行区分,为了提高区分准确度,对电子鼻传感器阵列进行了优化的研究。每天随机选择10个燕麦样品进行电子鼻检测,试验连续进行5 d,将检测数据耦合入非线性双稳态随机共振系统,以外部Gaussian白噪声激励系统产生共振,选择输出信噪比特征值进行主成分分析,初期试验主成分1和主成分2贡献率之和为96.43%,且相同霉变程度样品离散度较大,不同霉变程度样品之间距离较近。为了提高电子鼻对霉变燕麦样品区分效果,进行了电子鼻传感器负荷加载分析,优化选择了传感器阵列,优化后主成分1和主成分2贡献率之和为99.31%,相同霉变程度燕麦样品的聚合度更高,使不同霉变程度燕麦样品之间的区分更加明显,为进一步的定量化检测奠定了基础。