保鲜处理对冷鲜鲟鱼肉特征性风味成分的影响

为明晰保鲜处理对冷鲜鲟鱼肉冷藏期间的特征性风味物质的影响。本实验利用固相微萃取—气相色谱—质谱联用(SPME-GC-MS)结合电子鼻和电子舌技术，对经微酸性氧化电解水和ε-聚赖氨酸两步法保鲜处理的冷鲜鲟鱼肉在冷藏期间的挥发性成分和滋味成分进行分析。电子鼻能够对挥发性成分从整体上进行分析，贮藏后期保鲜处理组和对照组的鲟鱼肉挥发性气味的数据集无重叠区域，差异明显。利用SPME-GC-MS定性鉴定出46种挥发性物质，主要包括醛类、酮类、烃类和醇类等物质，其中己醛、庚醛、苯甲醛、辛醛、壬醛、癸醛和2,5-辛二酮、苯乙酮、3,5-辛二烯-2-酮为保鲜处理组的主要挥发性物质，保鲜处理延缓了冷鲜鲟鱼肉腥味的产生以及鱼肉香味的下降。电子舌检测冷藏过程中鲟鱼肉的滋味物质时发现，保鲜处理组苦味、涩味、咸味均低于对照组，两组样品贮藏6 d后，在苦味、涩味、咸味、鲜味方面均呈显著差异。保鲜处理起到了减缓冷藏期间冷鲜鲟鱼肉风味物质下降的作用，为保鲜处理在冷鲜鲟鱼肉中的应用提供了一定的理论基础。     

电子鼻技术在肉与肉制品检测中的研究进展和应用展望

电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点，满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高精确度检测提出了更高的要求。本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展；从肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向，对近年来电子鼻技术在肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析，突出了电子鼻技术应用的可行性和先进性；指出电子鼻技术在肉与肉制品检测中面临的检测效果参差不齐，电子鼻仪器体积大、价格高昂，模型通用性和普及性不够等不足。最后，本文从硬件系统和软件系统两方面，对未来电子鼻技术的发展及其应用前景进行了展望，包括硬件系统方面提高电子鼻传感器阵列电极膜材料的性能，增强电子鼻耐用性和识别气味的灵敏度；软件系统方面不断探索引入新的模式识别算法，使电子鼻技术实现对气味更快、更准确的识别分析。     

花龄期棉花虫害的电子鼻检测

棉花害虫具有隐蔽性、迁飞性和突发性特点，并且影响因素众多，棉花虫害准确地诊断是农业领域的难点问题。该研究以受到棉铃虫侵害的花铃期棉花为研究对象，采用电子鼻对不同处理的棉花挥发物进行检测。研究表明，主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和聚类分析结果显示健康棉花释放的挥发物具有明显的昼夜节律性，健康棉花与虫害棉花差异性显著。径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）对8个不同时间的4组虫害棉花处理进行分析，测试集判别总的正确率为73.4%，健康棉花对照组测试集判别正确率100%，误判样本出现在3个虫害处理之间。当不考虑时间因素建立虫害棉花统一的预测模型，RBFNN模型对健康棉花对照组的预测正确率均达到了100%，分析结果可以作为花铃期棉花是否遭受棉铃虫侵害的依据，说明电子鼻可以作为棉花虫害发生的有效监测手段，在农作物虫害监测领域具有潜在的应用价值。     

基于特征融合与冗余剔除的普洱茶种类电子鼻识别方法

为更好地维护普洱茶的产业秩序,拟探究1种用电子鼻识别普洱茶种类的方法。采用电子鼻对7种普洱古树茶(拨玛、贺开、老班章、老曼峨、帕莎、那卡和易武)和1种普洱台地茶(易武)进行电子鼻采样后,先用线性判别分析(LDA)初步探究电子鼻传感器响应不同特征(最大值、平均值、平均微分值、稳定值和融合特征)对普洱茶种类的分类效果(将传感器R1～R10的特征按照最大值、平均值、平均微分值、稳定值的重复顺序进行提取,用编号1～40表示),再用简单相关分析(SCA)和互信息理论(MIT)结合偏最小二乘回归(PLSR)进行分析,揭示并剔除融合特征中的冗余特征,对去冗余数据进行归一化处理后,通过LDA、k-最近邻分析(KNN)和概率神经网络(PNN)建立普洱茶种类的识别模型。结果表明,多特征融合比单一特征提取的LDA普洱茶种类识别结果更佳,但识别精度仍有待提高。剔除冗余特征前,PLSR对普洱茶种类识别训练集、测试集的R~2分别为0.864 5、0.834 5;采用SCA-PLSR剔除弱相关特征31、35、24、39、36、33后,PLSR对训练集、测试集识别的R~2分别为0.885 2、0.864 3;采用MIT结合PLSR剔除重复信息特征6、7、14、18、22、25后,PLSR对训练集、测试集识别的R~2分别为0.918 7、0.896 5。对去除冗余特征的融合特征数据进行归一化处理,再结合LDA可有效识别各普洱茶种类,结合KNN、PNN对普洱茶种类训练集的回判正确率分别为96.67%、97.50%,对测试集的识别正确率均为90.00%,可较好地识别普洱茶种类。试验结果可为普洱茶种类的识别及电子鼻传感响应特征的提取提供参考。     

应用电子鼻分析60Co-γ辐照对干辣椒整体气味的影响

为了探索~(60)Co-γ辐照剂量对干辣椒整体气味的影响,利用电子鼻检测不同辐照剂量(0 kGy、1 kGy、2 kGy、3 kGy、5 kGy、10 kGy、15 kGy)处理中的挥发性风味物质,并对挥发性风味物质的主要类别进行分析。结果表明:辣椒辐照处理后,电子鼻部分传感器的响应值与对照产生显著差异,并且辐照前后主要挥发性风味物质的类别都是无机硫化物类、有机硫化物类、甲基类、氮氧化合物类及醇醛酮类;主成分分析累计方差贡献率达99.513%,但是各样品判别指数在0.049～0.797之间,线性判别分析的累积贡献率仅为72.450%,均不能区分干辣椒样品,说明辐照处理(1～15 kGy)对干辣椒整体风味影响较小。     

新型酿酒酵母培养物对蛋鸡生产性能和蛋品风味特征的影响

试验旨在探讨日粮中添加新型酿酒酵母培养物对蛋鸡生产性能和蛋品风味特征的影响。选取900只180日龄的罗曼粉蛋鸡,随机分成三组,每组5个重复,每个重复60只鸡,分别饲喂3种不同的日粮:Ⅰ为对照组基础日粮,Ⅱ组和Ⅲ组分别饲喂添加2%、4%新型酿酒酵母培养物的日粮,试验周期为15周。结果表明:与Ⅰ组相比,Ⅱ组和Ⅲ组平均蛋重均显著增加(P<0.05),死淘率均极显著降低(P<0.01),Ⅲ组料蛋比显著降低(P<0.05);应用电子舌和电子鼻现代电子感官系统分别检测两组鸡蛋的滋味特征及气味特征,Ⅱ组、Ⅲ组熟蛋黄和熟蛋清苦味回味均极显著降低(P<0.01),Ⅲ组熟蛋黄鲜味丰富度显著增加(P<0.05),熟蛋清鲜味丰富度极显著增加(P<0.01);熟蛋黄气味特征变化不明显,但Ⅲ组熟蛋清气味特征发生显著变化。因此,日粮中添加4%的新型酿酒酵母培养物可提高蛋鸡的生产性能,改善蛋品风味特征。     

电子鼻和电子舌单独与联合检测掺大豆蛋白或淀粉的鸡肉糜

为实现掺杂掺假鸡肉的快速、客观评价，该研究利用电子鼻和电子舌联合检测技术对掺杂鸡肉糜进行快速检测，通过对采集的数据进行主成分分析和偏最小二乘法分析，所得结果表明，采用主成分分析，电子鼻和电子舌联合检测掺大豆蛋白鸡肉糜和掺淀粉鸡肉糜的主成分总贡献率分别为99.8%和99.1%；采用偏最小二乘法分析，电子鼻和电子舌联合检测鸡肉糜中掺杂大豆蛋白含量的预测值与真实值之间的决定系数为0.992，均方根误差为2.8%；联合检测鸡肉糜中掺杂淀粉含量的预测值与真实值之间的决定系数为0.996，均方根误差为2.4%。表明电子鼻和电子舌联合检测对鸡肉糜的掺杂情况具有良好的区分和预测能力，并且是一种有效、高精度的肉类掺假检测方法。     

基于电子鼻和电子舌技术对不同储存年份台式乌龙茶的识别分析

采用电子鼻和电子舌技术对8个不同储存年份的台式乌龙茶(雪峰玉露)进行检测。在基于电子鼻的检测过程中,采用干茶法、茶汤法和叶底法三种方法对茶样进行检测,并将检测的数据进行主成份分析(PCA)、判别因子分析(DFA),发现干茶法是区分8个不同储存年份茶样的最优方法,同时结合人工感官审评,推测影响电子鼻感受器响应值的最主要挥发性气体因素是茶样因储存过程中产生的"陈味"气体;基于电子鼻建立了储存年份为3-10年的台式乌龙茶数据库模型,为未知储存年份鉴定提供了新途径;基于电子舌的检测过程中,采用第一泡2min、第二泡3min和第三泡5min的冲泡方式对茶样进行电子舌检测,发现第一泡和第二泡均能将8个不同储存年份的茶样聚类区分。     

电子鼻数据的预处理技术与应用

针对电子鼻的数据特点,提出用一个3维数组保存电子鼻的数据;采用6点平滑方法去除传感器的噪声;在基线校正中,首先通过二阶导数大于零和连续一阶导数大于零的方法找到样本反应起始点,然后减去环境响应值并提取相同长度的数据段,以提高电子鼻的精度和可重复性。对预处理前后的电子鼻数据中提出的特征进行主成分分析发现,预处理后的主成分结果所含的有用信息更多,而且可以很好地区分红富士和姬娜两种不同香味的苹果。     

基于GPRS的远程检测无线电子鼻系统

针对移动环境的检测需要,设计了一套基于GPRS的远程检测无线电子鼻系统,主要包括气敏传感阵列、信号调理模块、微处理器模块、GPRS模块和远程测控系统5部分。对系统的远程通信性能进行测试,发现电子鼻数据发送周期在400 ms以上时,系统的通信时延、传输速率和累计丢包率都能满足无线电子鼻检测的要求;利用本系统对采摘后的芒果实施检测研究,得到的香气响应特性曲线清晰、稳定;构建芒果贮藏天数的预测模型,结果发现,对照组逐步回归模型虽然整体预测效果不理想,但对第4和6天的芒果仍有一定的预测效果,而试验组逐步回归模型、对照组基于线性判别的支持向量机(LDA-SVM)模型和试验组LDA-SVM模型对芒果贮藏天数都具有较好的预测效果。