电子舌技术对不同配比香露兜绿茶的识别研究

本文将香露兜和绿茶按照7种不同比例混合,不同时间进行处理,采用电子舌对其滋味进行定性分析。结果表明：电子舌的主成份分析图可以将不同比例和不同处理的香露兜绿茶明显区分开,结合香露兜绿茶感官审评结果,认为电子舌可以对不同配比香露兜绿茶进行识别。     

基于电子鼻技术的茶鲜叶农残快速诊断

为建立一套基于电子鼻检测技术的茶叶原料农药残留快速诊断方法,试验以一芽二叶茶树鲜叶为材料,分别喷施菊酯类杀虫剂农药和广谱除草剂类农药,通过电子鼻技术进行传感器优化、各农药PCA模式识别并建立单一农药不同浓度预测模型.(1)试验采用LA分析方法进行分析,确定了最优传感器列阵.(2)采用PCA模式识别对两大类农药进行定性分...     

基于GC-MS和电子鼻技术的武夷岩茶香气分析

采用顶空固相微萃取结合气-质联用(HS-SPME-GC-MS)技术和电子鼻技术对大红袍、铁罗汉、白鸡冠、奇兰等4个品种的武夷岩茶香气成分进行分析。结果表明,从大红袍、铁罗汉、白鸡冠、奇兰中鉴定出香气成分分别为59、55、62、58种,以醇类、烯类、酯类和碳氢化合物为主。电子鼻检测结果显示,4个岩茶品种挥发性香气组分差异较明显,采用电子鼻技术可以进行有效区分,这一结果和顶空固相微萃取气质分析香气成分结果基本一致。本研究结果将为不同品种岩茶的鉴别以及质量控制提供参考。     

利用电子舌识别炒青绿茶的等级

以4个等级的炒青为研究对象,应用法国α-ASTREE电子舌检测装置并辅以模式识别对茶叶的质量进行评估,利用反向神经网络（BP-ANN）建立了判别模型,并通过主成分分析对一些参数进行优化。当提取5个主成分因子来建立模型时,模型对不同等级的茶叶识别率均达到100％。电子舌技术简单快速、成本低廉,能对茶叶加工、生产过程进行监控并实现快速分级,在茶叶质量的评价上具有很大潜力。     

基于电子鼻技术的云南不同茶区晒青毛茶香气分析

采用电子鼻技术对28份云南晒青毛茶茶样进行检测分析,以期为云南不同茶区晒青毛茶的香气判别确立一种有别于人为感官审评的分析方法.结果表明:主成分分析方法(PCA)能很好地区分不同地区晒青毛茶干茶、茶汤和叶底的香气,且可根据电导率值的范围值将供试茶样进行类群划分.通过传感器区分贡献率分析可知,传感器W1W、W1S、W2W和...     

4种胡椒产品水煮后对滋味影响的电子舌分析

采用电子舌技术和多变量统计学方法相结合的手段,评价了4种胡椒样品(白胡椒粉、鲜果直接冷冻干燥制备的绿胡椒、热烫后日晒3 d制备的黑胡椒、鲜果直接日晒干燥5 d制备的黑胡椒)水煮后对基本滋味的影响。4种胡椒样品进行直接水煮、盐水煮、水煮后添加谷氨酸钠等处理,通过电子舌测试发现,鲜味和咸味是胡椒的主要味觉指标,4种样品在鲜味和咸味方面存在很大的差异,且2种味道趋势一致,其中2号胡椒咸鲜味均最大,其次是3、4号样品,1号样品的咸鲜味最小。盐水煮样品间的差异则主要表现在鲜味上,煮后加谷氨酸钠样品间差异则主要表现在咸味上。     

不同有机肥对乌龙茶肉桂产量和品质的影响

本试验研究AgroThrive有机液态肥、茶树专用有机肥对乌龙茶产量、生化成分含量、感官品质的影响,分析试验区乌龙茶的经济效益。结果表明AgroThrive有机液态肥有利于乌龙茶品质、产量、经济效益的提高。     

基于电子舌和多元数据分析的咖啡焙炒度检测方法研究

利用电子舌技术结合多元数据分析对不同焙炒度(浅度、中度、深度)的咖啡豆进行区分。原始电子感官数据经归一化处理后,采用主成分分析(PCA)对其进行解析,结果表明:不同焙炒度的咖啡样品基本能够按各自特性聚为一类,扩展正则变量分析(ECVA)对样品的分类结果与PCA解析后的结果一致;比较不同的有监督模式识别方法:K-最近邻法(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)所建立模型对未知样品的预报能力,其中LS-SVM模型的预报结果较好,其识别率和预报率均为100%。     

电子鼻技术对胡椒粉感官品质的快速分析

利用电子鼻技术分析4种不同加工方式胡椒粉（黑胡椒粉、白胡椒粉、脱水青胡椒粉和真空冷冻青胡椒粉）的气味差异。结果表明,电子鼻能够区分4种不同加工方式的胡椒粉风味。在模式识别中,主成分分析法（PCA）的识别结果优于判别因子分析法（DFA）。电子鼻技术具有客观、快捷、重复性好的特点,是值得推广的一项新分析技术。     

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)。     

不同年份的气候和栽培条件对冬小麦产量构成因素的影响

为了给冬小麦高产栽培提供理论依据．通过多年的高产攻关与小区高产栽培试验,对冬小麦的产量构成因素和产量进行了研究。结果表明．在一定的地区范围内,高产冬小麦丰年穗粒数多,穗粒重高,穗数是构成产量的主导因素,穗粒数次之．千粒重的作用很小．产量随着穗数、穗粒数的增加和千粒重的降低而提高;欠年穗粒数或千粒重大大低于平年．穗粒重低,穗数仍然是构成产量的主导因素．穗粒数次之,千粒重的作用很小,产量随着穗数和穗粒重的增加而提高;平年穗粒数与千粒重互补或穗数与穗粒重互补或穗、粒、重三因素适宜,就能够取得理想产量。因此,不同年份,采取相应技术措施,减少气候条件的不利影响．只有穗数达到甚至突破适宜范围的高限又不倒伏．才能使小麦产量丰年创高产,平年获丰收．欠年不减产。     

巧克力香气成分的GC/MS与电子感官分析

通过GC/MS并结合电子鼻、电子舌检测咖啡巧克力、椰子巧克力、香草兰黑巧克力的香气成分与感官品质,并与欧美洲巧克力进行比较。结果显示,不同巧克力间的主要风味基本相同,但特征性香气成分具有差异,电子感官分析产品风味差异明显,可以进行区分,将GC/MS、电子鼻、电子舌三者结合分析能够有效进行巧克力品质分析,并可作为巧克力加工工艺上的改进依据。     

基于感官智能分析仪器的蝉害茶色香味的变异分析

剪取对于叶蝉分别具高抗、中抗和感性的紫鹃、中茶108和乌牛早茶树新梢,进行水培。每梢分别接种2日龄叶蝉成虫3头,分别为害0、12、24、36、48、60 h之后采叶制蒸青样。以电子舌测其茶汤滋味,电子鼻测其香气,测色计测其汤色。每个品种蝉害历时与茶汤酸度值SRS和咸度值STS显著正相关;紫鹃蝉害历时与苦度值(BRS)正相关,与鲜度值(UMS)和甜度值(SWS)皆显著负相关;中茶108蝉害历时与BRS正相关,与UMS和SWS皆显著正相关;乌牛早蝉害历时与BRS、UMS和SWS皆显著负相关。电子舌数据分别经主成分分析(PCA)和软独立建模分类法(SIMCA)分析绘制坐标图,在图上每个品种的6个蝉害蒸青茶样的位点呈线性排列。电子鼻数据的PCA和SIMCA分析结果分别显示紫鹃和中茶108的6个蝉害茶样在坐标图上呈线状分布,而乌牛早6个蝉害茶样在坐标图上无规则分布。测色计显示,从受害开始至受害60 h,紫鹃、乌牛早茶汤的黄绿色色度加深,中茶108茶汤的亮度则明显下降。最终认为电子舌和电子鼻等感官智能仪器能够有效区分抗、感性品种的蝉害茶样,辨别蝉害程度不一的茶样。     

不同萎凋方式对红茶和乌龙茶品质的影响

1前言 乌龙茶和红茶是我省的主要茶类,广东栽培的茶树品种主要为云南大叶种和单丛茶,其中云南大叶种占总数55％以上,是适制红茶的品种。广东大叶种红茶因其色泽乌润,颗粒均匀结实,香气高锐,茶汤红亮,滋味浓烈,饮后甘美怡神,清心爽口,加上牛奶、白糖后,更是色、香、味俱佳,因此,从六十年代起,在港澳和东南亚地区就很受欢迎,     

不同加工技术对茗科1号清香型乌龙茶品质的影响

将同批次茗科1号乌龙茶适制鲜叶等量分配给6个参试小组,统一参照闽南清香型乌龙茶工艺流程进行加工试制,结果表明：鲜叶弱光晒青30 min后,在室内摊晾1～2 h即可摇青;第一次摇青转速12～15 r/min、时长2～3 min,第二和第三次摇青转速与时长逐步提高,摇青总转数为400转左右,每次间隔时长约2 h,做青历时20 h;杀青温度控制在260～280℃,两次毛火温度均为60～65℃,而后于70℃烘至足干（约需100 min）为获得较优清香型乌龙茶风味品质的最适工艺参数。     

对龙舌兰麻不同叶轮纤维含量和纤维率问题的商榷

欣读《中国麻作》1980年第三期晏敏同志撰写的《龙舌兰麻不同叶轮纤维率及纤维拉力试验,一文(以下简称“测试”),收益不浅。作者据1977年以来的试验结果表明:龙舌兰麻的纤维含量与叶龄大小呈负相关,与麻龄大小呈正相关,其中11648更明显。纤维拉力以中层叶轮的较强,上层叶轮次之,基部老叶稍差。研究认为:叶片有嫩、熟、老之分,但纤维率则嫩叶比老叶高。试验情况还发现嫩叶纤维含量比老叶高,与过去一些书本上介绍的理论完全相反。     

基于分段主成分分析和高光谱技术的大豆品种识别

为了实现大豆品种的快速且无损鉴别,对大豆高光谱图像中的光谱信息进行研究分析。利用高光谱图像采集系统采集波长范围为400~1 000 nm的6类共660粒大豆样本的高光谱图像,从每粒大豆样本的中心区域上提取感兴趣区域并以此区域的平均光谱信息代表此粒大豆的光谱信息。对光谱曲线进行多元散射校正(multiple scattering correction,MSC)后,根据相关系数矩阵图,将整个高光谱波段分解为3个子分段,分别在每个子分段上做主成分分析(principal component analysis,PCA),提取1~20个主成分作为光谱特征,利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)和随机森林(random forests,RF)模型进行大豆品种识别。结果表明:在第二分段(510.6~685.4 nm)进行PCA变换,识别效果优于全波段PCA变换。因此,应用分段PCA变换和高光谱技术对大豆品种进行无损识别是可行的。     

不同产业组织模式对玉米生产技术效率的影响研究——基于黑龙江省904个农户数据的实证分析

利用2019年黑龙江省农村经济社会情况入户调查的904份农户数据,选择数据包络分析法和倾向得分匹配法,测算玉米生产与加工融合下不同产业组织模式对玉米生产技术效率的影响。结果表明,黑龙江省玉米生产加工整体的生产技术效率均值为0.874,表明生产技术效率较高;玉米生产加工融合形成的产业组织模式都可以提高农户的生产技术效率,但不同产业组织模式提升效果具有差异性,纵向一体化模式对玉米生产技术效率影响程度最高,净效应为0.021 9,生产合同模式又高于订单合同模式。户主特征、家庭经营特征、土地特征和环境特征等因素也对玉米生产技术效率的提升具有一定的影响。