基于电子鼻技术多花黄精药材的鉴别研究

为了建立基于电子鼻技术对多花黄精不同产地、不同生长年限及不同加工方法的药材的鉴别方法,本文通过电子鼻技术检测多花黄精不同药材样品的气味在传感器上的响应值,应用主成分分析(PCA)和LDA线形判别分析对特征数据进行统计学分析。结果表明,电子鼻检测不同产地、不同生长年限及不同加工方法的多花黄精药材的响应值有差异,气味有差异,PCA、LDA及雷达图分析均能判别。由此表明,电子鼻检测结合判别模式为多花黄精不同产地、不同加工方法和不同生长年限的药材提供了有效、客观和简便的定性鉴别技术。     

电子鼻在竹笋种类识别中的应用

通过电子鼻技术检测不同竹笋间气味的差异性,以便初步建立一种可以快速区分竹笋种类的科学方法。以壮绿竹Dendrocalamopsis valida,绿竹Dendrocalamopsis oldhami,梁山慈竹Sinocalmus affinis,马来甜龙竹Dendrocalamus aspera,芦竹Arundo donax,撑绿竹Bambusa pervariabilis × Dendrocalamopsis grandis,硬头黄竹Bambusa rigida和毛竹Phyllostachys edulis等8种竹笋为实验对象,采用电子鼻对它们具有特殊气味的挥发性气体进行分析检测,通过主成分分析法（PCA）,线性判别法（LDA）和分层聚类分析（HCA）对8种竹笋样品进行了分析。结果表明:通过电子鼻技术,8种竹笋能准确地被区分,且各种竹笋气味间存在差异性。通过Loading分析表明传感器贡献率较大的是传感器W5S和传感器W1S。电子鼻技术可以应用于不同竹笋种类的区分和鉴别。图5表3参15     

小麦种子活力的研究进展

探讨了小麦种子活力形成的影响因素、活力测定的适宜方法、活力保持和提高的有效途径、生物包衣剂对小麦种子活力的作用及安全储藏方法,展望了小麦种子活力研究的前景。     

小麦种子活力及其遗传分析

用生理法测定不同类型小麦品种(系)的种子活力,并探索种子活力与环境条件的关系。试验表明,种子活力强度决定于基因型,但又随环境因素而变化。不同品种具有不同的种子活力,同一品种也因不同的环境条件而形成活力不同的种子。种子活力的遗传力较高,选用高活力的品种杂交,可以从遗传基础上提高种子活力,选育成高活力的新品种。小麦种子活力高,田间出苗和成苗率也高。种子的容重、千粒重和体积与品种活力的相关性不显著,而蛋白质和氨基酸含量则与活力有极显著的相关性。     

电子鼻在沃柑贮藏时间识别中的应用

[目的]利用电子鼻技术对不同贮藏时间的沃柑进行检测分析,为快速判断沃柑的新鲜度及建立沃柑品质快速评价体系提供技术支持.[方法]利用PEN3电子鼻系统获取不同贮藏时间沃柑的气味特征值,通过载荷分析法分析传感器对沃柑芳香物的相对重要作用,采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)对气味特征值进行分析并建立预测模型,并以样品果对预测模型进行验证.[结果]不同贮藏时间的沃柑会产生不同气味响应信号,经载荷分析发现传感器7(W1W)、9(W2W)、6(W1S)、2(W5S)和8(W2S)在沃柑贮藏期识别中影响最大;建立模型时选取90~92 s时的稳定响应值作为特征值;采用PCA无法对贮藏间隔5 d的沃柑进行区分,而应用LDA能很好地区分不同贮藏时间的沃柑,总贡献率85.12%.预测模型能对样品果进行贮藏时间的初步判别,平均准确率达98.23%.[结论]电子鼻结合LDA的无损检测方法能对不同贮藏时间的沃柑气味特征进行识别并区分,可应用于沃柑贮藏时间快速判断.     

基于虚拟仪器的鱼粉新鲜度电子鼻测量系统

为寻求方便快捷的鱼粉新鲜度测量手段,根据鱼粉腐败过程中产生的气体成分,选择TGS822醇类及有机溶剂型传感器、TGS825硫化氢型传感器、TGS826氨气和胺类传感器及TGS832卤烃型传感器作为电子鼻的气体传感器阵列,设计了基于USB总线标准的便携式采集装置和基于虚拟仪器开发平台LabVIEW的鱼粉新鲜度电子鼻测量系统。利用该系统对鱼粉样本进行气味信号采集,同时对鱼粉样本中的TVB-N的含量采用半微量凯式定氮法进行检测,通过主成分分析(PCA)法对鱼粉样本的电子鼻数据进行聚类分析,并与化学分析结果进行对比,验证系统的有效性。结果表明,基于虚拟仪器鱼粉新鲜度电子鼻测量能够区别不同新鲜度的鱼粉样本,证明了该电子鼻测量系统的有效性。     

可乐饮料的电子鼻检测研究

电子鼻用于饮料检测方面,国内外研究较少,且检测效果不理想.本文利用电子鼻并同时采用三种样品预处理方法:直接用电子鼻进行检测(零处理),经富集与解吸附单元处理和经Na2CO3粉末干燥处理,对可口可乐、百事可乐和非常可乐三种饮料进行了检测.对实验数据进行主成分分析和线性判别函数分析以考察三种实验方法的检测效果,分析结果表明,采用Na2CO3对样品进行干燥处理后,可明显提高检测的效果.     

基于电子鼻技术分析糯米香茶风味的研究

利用电子鼻系统对不同干燥方式的糯米香茶茶汤风味进行分析检测,通过对传感器响应信号的处理及选取适当的模式识别方法,取得了较好的区分效果。结果表明,电子鼻能够区分不同干燥方式（恒温鼓风干燥、真空冷冻干燥、真空干燥）的糯米香茶茶汤风味。在模式识别中,判别因子分析法（DFA）的识别结果优于主成分分析法（PCA）。     

不同生产日期山楂罐头的电子鼻检测研究

[目的]探索电子鼻对不同生产日期山楂罐头风味变化的响应情况。[方法]采用电子鼻技术对不同生产日期的山楂罐头进行识别,并对所获得数据进行了主成分分析（PCA）、线性判别法（LDA）和Loading法分析。[结果]随着山楂罐头货架期的延长,山楂罐头的气味发生变化,电子鼻能够识别这种变化,并能将不同生产日期的山楂罐头区分开来,而且气味的变化与时间呈一定的线性关系。电子鼻2号传感器对第1主成分贡献率最大,4、6号传感器对第2主成分贡献率较大。研究还选取了3种不同生产日期的山楂罐头进行区分,发现电子鼻能够识别未知的样品。[结论]可以将电子鼻用于山楂罐头新鲜度的检测中。     

超声波处理对小麦种子活力影响的转录组分析

为分析超声波处理对小麦种子活力及相关基因表达的影响,设置不同时长超声波（0(CK)、10、20、30、40和50min）处理小麦种子,同时借助转录组测序技术筛选与小麦种子活力相关的差异表达基因,进行GO分类及KEGG富集分析。结果表明,超声波处理30min的小麦种子活力最高,且显著高于其他处理和CK。30min处理的小麦幼苗萌发0h的脯氨酸含量以及SOD、CAT、POD的活性均显著高于CK,萌发72h的幼苗SOD、CAT活性与脯氨酸含量均显著高于CK。转录组分析表明,与CK相比,超声波处理30min的小麦种子萌发0和72h共有1 723个差异表达的基因。GO富集分析表明,在生物过程上,超声波处理对种子活力的影响主要集中在氧化还原过程、碳水化合物代谢过程、氧化应激响应与过氧化氢分解代谢过程;在细胞组分上,主要集中在胞外区、质外体、细胞壁和细胞外间隙等质膜外区域;在分子功能上,主要集中在氧化还原酶活性、单加氧酶活性和过氧化物酶活性。KEGG富集分析发现,富集最为显著的3个通路依次为谷胱甘肽代谢（ko00480）、代谢途径（ko01100）与色氨酸代谢（ko00380）,其中谷胱甘肽代谢通路...     

黄山毛峰茶贮藏时间电子鼻检测方法研究

利用电子鼻对6个贮藏时间5个等级的黄山毛峰茶进行检测,首先获取反映茶叶香气的原始特征向量,再通过主成分分析法（PCA）提取出前5个主成分作为主特征向量,然后以主特征向量作为BP神经网络（BPNN）的输入,建立黄山毛峰茶贮藏时间预测模型（PCA BPNN）。结果表明：PCA BPNN对于贮藏0 d的茶叶,最大预测误差为11 d,5个（6.67%）样本预测误差超过13 d;对于贮藏60 d的茶叶,最大预测误差为13 d,4个（5.33%）样本预测误差超过10 d;对于贮藏120 d的茶叶,最大预测误差为16 d,7个（933%）样本预测误差超过10 d;对于贮藏180 d的茶叶,最大预测误差为19 d,8个（10.67%）样本预测误差超过10 d;对于贮藏240 d的茶叶,最大预测误差为21 d,8个（10.67%）样本预测误差超过10 d;对于贮藏300 d的茶叶,最大预测误差为14 d,6个（8.00%）样本预测误差超过10 d。该研究所建立的PCA BPNN预测模型可用于检测黄山毛峰茶贮藏时间,且与以原始特征变量作为输入的BPNN模型相比,性能更好。     

电导率法早期检测玉米和小麦种子活力

为筛选稳定有效的电导率早期测定时间,以4个玉米品种(‘郑单958’,‘农大86’,‘农大87’和‘农大364’)和2个小麦品种(‘济麦22’和‘周麦18’)种子为材料,通过加速老化得到16个不同活力梯度的种子,分析不同浸种时间电导率值与种子活力梯度的相关性。并利用45个玉米品种及50个小麦品种种子对结果进行验证。结果表明,不同活力梯度的玉米和小麦种子浸种4、8、12、16、20和24h的电导率值均与发芽势、发芽率和简易活力指数(SVI)呈显著负相关,其中‘农大364’浸种4h的电导率值与SVI相关系数达-0.883。45个玉米品种浸种4h电导率值与发芽势、发芽率和SVI呈显著负相关,相关系数可达-0.4～0.5;50个小麦品种浸种8h电导率值仅与SVI呈显著负相关。浸种4h后回干的玉米种子,其发芽势、发芽率、SVI与对照相比均无显著差异。综上所述,基于电导率的种子活力测定时间在玉米中可以缩短到4h,在小麦中能否稳定缩短到8h还需继续验证。     

干燥温度对苜蓿草种子活力影响研究

种子在干燥过程中随着温度的变化会出现老化现象,导致生理特性发生改变和种子活力下降,进而降低种用价值。为探讨干燥温度对苜蓿种子活力的影响,选择不同干燥温度对苜蓿种子进行干燥,分别测定了发芽率、发芽势、抗氧化酶、代谢酶及有害物质丙二醛的含量。结果表明：干燥温度为35℃时,种子发芽率和发芽势最高,超氧化物歧化酶(SOD),过氧化氢酶(CAT)活性显著高于其他干燥温度,丙二醛含量显著低于其他干燥温度。脂肪酶、蛋白酶、淀粉酶活性显著高于其他干燥温度。干燥温度为35℃时有利于苜蓿种子的干燥,并且能够明显提高种子活力。研究结果为能较好地说明不同干燥温度对苜蓿种子活力的影响,为实际生产中苜蓿草种子的干燥提供一定的理论基础。     

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最小二乘预测模型、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%;利用偏最小二乘法和BP神经网络均能对果实的品质建立有效的预测模型,其中偏最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,预测效果较偏最小二乘法更好。【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。     

利用电子鼻对不同梨品种进行区分的初步研究

利用电子鼻对不同种类梨品种的果实挥发性物质进行检测分析。结果表明,电子鼻的18个传感器能对不同种的梨品种挥发性组分产生不同的反应值。运用主成分分析(PCA)能够将所检测的8个品种聚为两大类：一类表现为传感器反应值较大,挥发性物质浓度较高;另一类则表现为传感器反应值较低,挥发性物质浓度较低。运用判别因子分析(DFA)可以将所检测的8个品种根据种类或产地很好地进行区分。结果表明,利用电子鼻检测挥发性物质结合一定的数学分析能对不同种类梨品种进行区分。     

基于电子鼻技术的稻米气味检测与品种识别

采用商用PEN2电子鼻,通过分析测定样品质量、项空空间及静置时间等匹配的试验参数,以及对传感器信号进行单因素方差分析,并采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法,对5个不同水稻品种进行区分与识别研究.结果表明:10g样品时以200 mL顶空空间、60 min静置时间的电子鼻响应值相对较稳定;PCA和LDA法均对谷物状态和精米状态区分效果较佳,对米饭状态区分欠佳.该实验能将样品进行较好的区分,验证了电子鼻检测是对稻米中所有含量较高的、可被检测到的挥发性物质的综合状态的识别,从而为利用电子鼻进行稻米气味检测技术提供了实验基础和科学依据.     

茶叶中茶多酚含量电子鼻技术检测模型研究

为探索茶叶茶多酚含量的快速检测方法,利用电子鼻技术对3个品质等级信阳毛尖茶的挥发性气味进行了研究.采用多元线性回归、二次多项式逐步回归分析和BP神经网络分别建立传感器信号和信阳毛尖茶的茶多酚含量之间的预测模型,并用测试集样本对模型进行验证.试验结果表明,3种模型茶多酚含量预测值与实测值之间的相关系数分别为0.86,0.90和0.92;预测标准误差分别为0.61,0.5和0.14;平均误差分别为2.5％,1.5％和1.0％.3种建模方法对茶多酚含量的预测结果都很好,最优模型为BP神经网络.研究结果表明电子鼻技术结合有效地模式识别方法可以用于茶叶理化成分的快速检测.     

猪肉储藏时间的电子鼻区分方法

用电子鼻对不同储藏时间(0~6 d)的猪肉样品进行区分,并确定电子鼻区分不同储藏时间肉品的较佳实验参数.对传感器信号进行多因素方差分析(analysis of variance,ANOVA)表明:对于固定容器的猪肉样品,不同的样品质量对电子鼻响应信号的影响极为显著;其次是样品在烧杯内的密封时间.通过单因素方差分析和区分度指标检验,得出猪肉在500 mL烧杯内的最佳参数为样品质量10 g、密封时间5 min.采用以上参数,对储藏0~6 d的猪肉样品进行辨别,结果发现不管是运用主成分分析(principle components analysis,PCA)还是线性判别分析(linear discri minant analysis,LDA),电子鼻都能很好地区分不同储藏天数的猪肉样品.     

基于智慧包装的小麦种子防伪预警系统设计与实现

针对小麦种业假冒伪劣、窜货等问题,为了加强小麦种业的安全防伪以及提高其智能化监督和管理水平,在现有溯源、智慧包装等技术的基础上,提出了一种结合小麦种子身份证的防伪溯源码编码方案。消费者通过扫码追溯并依据追溯防伪验证模型进行验证,实现小麦种子真伪的判定;同时设计了一种根据溯源防伪验证记录分析的防伪预警模型,智能化展示可能问题小麦种子的地点分布和影响程度。根据研究结果设计相应的系统平台并应用于小麦种业中,系统示范应用结果表明能够有效地实现小麦种子的追溯、防伪和预警,保障种业安全,具有较大的理论意义和实用价值,在种子行业中有着广泛的应用前景。