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洗鼻器相关的方案
不同压榨温度下奇亚籽油气味组分的电子鼻分析
本实验选择不同的压榨温度对奇亚籽进行压榨,利用电子鼻对不同压榨温度下的奇亚籽油气味组分进行分析,通过主成分分析、传感器贡献率分析、线性判别分析,建立不同压榨温度模型,以对不同压榨温度下的奇亚籽油进行区分,实现对奇亚籽油的快速无损检测,为奇亚籽油的质量控制提供理论依据。
电子鼻技术与感官审评对凤庆滇红茶香气的相关性分析
茶叶感官审评是评价茶叶最普遍、最直观的方式,电子鼻也被广泛应用于茶叶香气物质的分析。本试验采用电子鼻技术对凤庆县49个滇红茶的香气进行检测,结合感官审评评分,通过WinMuster、SPSS 22软件对检测数据进行分析,得到凤庆滇红茶的香气物质特征以及电子鼻与感官审评的相关系数。
电子鼻对不同贮藏/货架期甜柿判别分析
利用电子鼻对不同贮藏/货架期内的甜柿挥发性成分进行判别分析。采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析,通过负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化。
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。?
基于电子鼻技术分析生、制九香虫药材“气”特征
本实验采用 PEN3 电子鼻系统, 依据九香虫生品和制品的特殊性气味,选择与其相关的 10 种传感器分别对其进行测定 通过比较各传感器响应信号的变化曲线、每个时间点的信号值及星型雷达图, 解析生、制九香虫药材气的本质 同时采用传感器区别贡献率分析法、主成分分析法和线性判别法,探讨生、制九香虫药材“气”的本质与差异, 以期为揭示九香虫生品质。
基于电子鼻分析提香工艺对红茶香气特征的影响-德国AIRSENSE电子鼻
基于电子鼻响应值的差异采用主成分分析(principal components analysis,PCA)、负荷加载分析(10adings analysis)和线性判别分析(1inear discrimination analysis,LDA)对不同提香工艺的红茶进行区分,为快速检测红茶香气提供方法依据。
德国PEN3电子鼻分析环境废气恶臭的试验报告
德国 AIRSENSE 公司的 PEN3 型电子鼻在这次的环境恶臭气体的分析检测中,可以说达到了很好的试验效果。并且通过参照和建立国家标准相对应的模板文件,可对总排口及周边环境空气进行监测,能够直接测定出其恶臭强度 OU 值。
基于电子鼻技术的不同苹果品种香气的表征与识别
本研究拟用PEN3电子鼻对4个品系的8个品种的苹果香气进行识别区分,并对比主成分分析和线性判别分析对不同苹果的区分效果及电子鼻各传感器对苹果香气的载荷分析,以实现电子 鼻在苹果加工品种选择上的快速识别 。
应用电子鼻区分不同成熟期的契达干酪
摘 要: 将电子鼻用于对契达干酪的检测, 旨在寻求一种快速有效的方法以实现对契达干酪成熟期的判定。 用电子鼻检测 9 个不同成熟期的契达干酪样本的气味。结果表明, 电子鼻可以准确地区分契达干酪的成熟期, 所建模型能够准确识别契达干酪的成熟期。
气质联用与电子鼻对不同包装货架期线椒检测分析
运用HS-SPME-GC-MS和电子鼻2种技术,对10℃贮藏15d后进行常温货架期间线椒的挥发性物质进行检测分析,并讨论3种不同包装(无包装、16 μ m PE、20 μ m PE)、不同货架期对挥发性成分的影响.
基于电子鼻技术的不同采收期‘嘎拉’苹果气味变化分析
本研究应用电子鼻气味检测技术检测不 同采收期‘嘎拉 ’果实气味的变化,以期为无损检测技术在苹果采收和最佳品质形成时期的应用提供参考依据 。
气质联用与电子鼻对不同包装货架期线椒检测分析
“天津商业大学生物技术与食品科学学院"采用顶空固相微萃取提取挥发性物质,利用气质联用进行分析,结合电子鼻检测技术,探讨贮后货架期不同厚度PE袋包装的线椒挥发性风味化合物构成及风味品质的变化特征,全面把握其风味差异性,有利于全面评价线椒品质,并为辣椒物流过程中品质控制提供更多依据。
电子鼻技术对不同藏地的普湛茶香气分析
普洱茶在贮藏的过程中,其内含物质和品质会发生相应的变化,香气是普洱茶品质中的重要因子。文章利用德国AIRSENSE电子鼻技术分别对云南六大茶山茶业股份有限公司的3款分别贮藏在18个地方茶样进行检测,共计50个茶样。
电子鼻测定契达干酪气味过程中测定参数的研究
摘要:用电子鼻对不同成熟期的契达干酪进行气味测定,旨在寻求一组 佳测定参数。通过单因素试验对测定过程中的不同影响因素进行了考察,运用正交试验找出 佳应用参数。结果表明, 佳参数组合为:样品质量3g,清洗时间110s,测样时间60s,进气量350mL/min。关键词:电子鼻;契达干酪;测定参数
基于电子鼻和气质联用技术分析市售牡丹籽油产品的香气差异性
实验以10 款不同市售牡丹籽油为对象, 对其进行电子鼻和GC-MS 检测, 分析不同牡丹籽油产品的香气差异性, 以期为牡丹籽油的风味物质研究提供参考。
电子鼻在冷却肉货架期预测模型中的应用
:利用电子鼻分析了猪肉在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性成分变化,利用主成分分析(’())与货架期(*+)分析的方法,预测猪肉的货架期。将电子鼻*+ 分析获得的依据猪肉气味变化判定的货架期与理化指标( 挥发性盐基氮值)分析相结合,建立猪肉的货架期预测模型。实验结果表明,不同贮藏温度条件下猪肉的菌落总数值与,-./值均随着贮藏时间的延长而呈现上升的趋势,且均符合一级化学动力学模型(0! 1 "23)。将电子鼻测定的数据经’() 分析后证明电子鼻能较好地区分贮藏于不同温度下的猪肉。
鲳鱼货架期预测模型的电子鼻评价与研究
利用电子鼻对鲳在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性气味变化进行了分析,并对电子鼻测定获得的数据进行了主成分分析( PCA )与判别因子分析(D FA ) 。将电子鼻PCA 与D FA分析获得的鲳的气味变化突变点作为气味变化的切分点与理化品质指标值(菌落总数)相结合,建立了鲳在273~283 K下的Q10货架期预测模型
电子鼻传感器阵列优化及其在小麦储藏年限检测中的应用
摘要:采用德国Airsense公司的PEN2电子鼻系统对 5 个陈化年限的小麦进行了检测。对传感器信号进行方差分析和Loading分析去掉差异不显著的传感器。 后选择传感器1、2、8、9、10的响应信号进行模式识别。对优化后的传感器阵列进行主成分分析得到结果显示5个年份的小麦被很好地区分,各个类的集中性也比较强。从BP网络分析结果可以看出network1( 优化后传感器阵列数据的 BP 网络) 的预测准确率高于 network2( 优化前传感器阵列数据的 BP 网络) , 可以更好地区分5 个年份的小麦。说明对传感器进行优化去掉一些响应不显著的传感器信号并不影响模式识别结果, 反而提高了电子鼻的识别性能。关键词: 方差分析 主成分分析 电子鼻 小麦
霉变玉米电子鼻识别及其传感器阵列优化
收集了玉米样品40份,利用德国AIRSENSE电子鼻技术对样品进行模式识别,并对电子鼻传感器阵列进行优化.
电子鼻对中式传统奶酪货架期进行预测
电子鼻技术与普通成分分析仪器相比,它不需进行样品前处理,很少或者几乎不用任何有机溶剂,快速提供被测样品的整体信息, 指示样品的隐含特征。通过模型参数的建立,可以快速观察到乳制品在贮藏期间的气味变化,进而预测产品货架期。实验通过一些理化和感官分析的结果,来判断电子鼻在预测中式传统奶酪中的正确性。分别用主成分分析法( PCA) 、线性判别分析法(LDA) 和Loadings分析法用于货架期的预测。
基于电子鼻雪青梨贮藏期检测的实验研究
摘 要: 探讨了采用电子鼻对不同成熟度的雪青梨的贮藏期检测研究。选取线性判别式分析法( LDA )对测得的数据进行识别分析。 分析结果显示, 电子鼻可以较好地区分贮藏天数不同的雪青梨, 但成熟期的雪青梨有部分区域发生重叠 对于不同成熟度的雪青梨贮藏相同天数后, 电子鼻能很好地进行区分。
电子鼻传感器阵列优化与谷物霉变程度的检测.pdf
摘 要: 研制一套适合对谷物霉变进行检测的电子鼻系统,对 6 个霉变程度的稻谷进行了检测.主成份( PCA) 分析结果显示6 个霉变程度的稻谷是可以区分的,对前三个主成分的载荷因子进行分析去掉冗余传感器, PCA 分析结果显示去掉冗余传感器并不影响分类结果. 后用 BP 神经网络对所得的数据进行模式识别, 30 组测试样本对霉变菌落总数的预测结果平均相对误差为 1. 010 30, 大相对误差为 3. 942 57. 实验结果表明系统对稻谷霉变程度的检测具有很高的分析精度.
电子鼻传感器阵列优化及其在小麦储藏年限检测中的应用.pdf
采用德国 Airsense公司的 PEN2电子鼻系统对 5 个陈化年限的小麦进行了检测。对传感器信号进行方差分析和Loading 分析去掉差异不显著的传感器。 后选择传感器 1、 2、 8、 9、 10 的响应信号进行模式识别。 对优化后的传感器阵列进行主成分分析得到结果显示 5 个年份的小麦被很好地区分, 各个类的集中性也比较强。从 BP 网络分析结果可以看出netwo r k1( 优化后传感器阵列数据的 BP 网络) 的预测准确率高于 netw or k2( 优化前传感器阵列数据的 BP 网络) ,可以更好地区分 5 个年份的小麦。说明对传感器进行优化去掉一些响应不显著的传感器信号并不影响模式识别结果, 反而提高了电子鼻的识别性能。
基于电子鼻判别富士苹果货架期的研究
利用电子鼻对不同货架期内的富士苹果挥发性成分进行检测,通过雷达图和负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化,利用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析.
电子鼻检测鸡蛋货架期新鲜度变化
该文旨在通过气味检测鸡蛋的新鲜度。利用德国 AIRSENSE 公司 PEN3 型电子鼻对鸡蛋在 20℃,70%相对湿度条件下罗曼鸡蛋货架期的气味进行了无损检测。通过测定哈夫单位,建立了不同货架期气味与鸡蛋哈夫单位等级的对应关系。首先,分析并对比了第 0 天与第 36 天的完整鸡蛋与蛋液所产生气体的变化情况,确定氨氧化物、烷烃和醇类等是鸡蛋贮藏中产生的恶化气体。其次,结合电子鼻,利用主成分分析、线性判别等多元统计方法进行数据分析,对不同货架期、不同等级的鸡蛋进行归类区分,发现线性判别(LDA)效果优于主成分分析法(PCA)。结合载荷分析,确认了检测鸡蛋新鲜度的主要传感器 S1、S2、S3、S5、S6、S8。初步证明了气体传感器和模式识别方法在电子鼻区分鸡蛋货架期新鲜度的可行性,为建立利用气体传感器监控鸡蛋新鲜度的方法提供实验基础和理论依据。
鱼肉馅货架期预测的电子鼻评价与研究-盈盛恒泰
摘 要:本实验研究了不同的储存温度下鲤鱼肉馅的的品质变化。 对鲤鱼肉馅在不同的贮存温度 (-4、 2、 8 ℃ )和贮存时间下理化指标 TVB-N﹑ 菌落总数进行测定, 建立 2 个指标的级动力学模型, 与 Arrhenius 方程有很高的拟合度, 鱼肉馅的货架期可以通过挥发盐基氮的预测模型得到准确的预测。 用电子鼻对鱼肉馅的挥发性气味的变化进行分析, 对获得的数据进行传感器信号和主成分 (PCA ) 分析, 以样品响应的稳定值为特征值进行信号分析和处理表明 S2 (氨氧化物 ) 、S3 (氨类 ) 2 个传感器的响应信号的变化曲线符合 1 级动力学模型, 挥发盐基氮和菌落总数与 S2 传感器的变化曲线趋势是一致的。 PCA 分析表明挥发性气味随贮存时间的延长而发生改变, 这种变化是非常显著的。 通过分析可以看出电子鼻对挥发性气味的分析与理化指标有良好的对应性。关键词: 鱼肉馅 ; 货架期; 电子鼻; 动力学模型
一种快速测定风味成分的检测方法(快速气相电子鼻)
HERACLES NEO是一种基于超快速气相色谱技术的电子鼻,专用于气味和香气分析,可检测和分析样品中的挥发性化合物。
不同品种干红葡萄酒香气分析-德国AIRSENSE电子鼻
本研究拟采用电子鼻和SPME/GC-MS 技术分析烟台产区 3 个品种干红葡萄酒中的挥发性成分,结合 PCA 分析区分不同品种葡萄酒间的香气差异,并引入 OAV 值对各种香气成分的贡献进行评价,研究将为葡萄酒风味品质评价、酿酒葡萄品种选育、风味品质调控等奠定重要理论基础,对加强地区特色产品原产地保护具有重要的社会意义。
应用德国AIRSENSE电子鼻区分不同货架期的酸奶
将德国AIRSENSE电子鼻用于测定酸奶的货架期,旨在寻求-一种快速有效的方法以实现对酸奶的质量控制。将酸奶在4° C条件下储存,分不同的储存时间对其进行测定,结果表明,电子鼻可以准确地区分不同货架期的酸奶。
应用电子鼻区分不同储存阶段的冰淇淋
摘要 将电子鼻用于对冰淇淋的检测 旨在寻求一种快速有效的方法以实现对不同储存阶段冰淇淋的判定 用电子鼻检测 个不同储存阶段的冰淇淋样本的气味 结果表明 电子鼻可以准确地区分冰淇淋的储存阶段 而且所建模,型能够准确识别冰淇淋的储存阶段。
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