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发布时间:2020-09-17   点击次数:161次

 本文以不同品牌的酱油样品为研究对象,优化了电子舌测定的基本方法,并探究了电子舌测定结果与感官评价的相关性。同时,结合多种模式识别方法,讨论了电子舌对不同品牌酱油的区分能力。

检测样品:

采用市售生抽酱油作为实验原料,均属于高盐稀态酱油,同型号酱油取样两个批次,不同批次间生产日期差异控制在 3 个月内。具体品牌见表 1。

实验仪器:TS-5000Z 电子舌,日本 Insent 公司

检验指标:电子舌测定结果与感官评价的相关性

实验结果:

通过研究确定了电子舌测定酱油滋味的最适宜条件为:30 倍稀释倍数,选择酸、苦、鲜、咸、甜、饱满感 6 个滋味指标。测定了不同酱油样本呈味组分的含量,结合电子舌数据进行相关性分析,发现各传感器与相应滋味组分均具有显著的相关性。结合不同模式识别方法,发现电子舌能对不同品牌的酱油进行区分,PCA、DFA 的前两个主成分贡献率分别达 83.8%、98.1%,判别函数正判率达到 99.3%,神经网络分析的预判能力Z强,判别率达 100%。

结论:

本文研究了电子舌在酱油中的区分识别。首先优化了电子舌测试酱油的方法,研究表明,在稀释倍数为 30 倍时,电子舌对酱油整体滋味的检测能达到较全面的效果,能够更完善地体现其呈味特征;选择苦味、酸味、鲜味、咸味、甜味、饱满感作为电子舌测试的 6 个指标,能够综合地反应不同酱油的滋味特点,利于表征及识别。通过对不同酱油样本的呈味组分与电子舌测定结果的相关性分析,发现电子舌采集数据与相应的呈味组分之间具有显著的相关性,证实了各传感器与特定滋味组分的响应关系。电子舌能对不同品牌的酱油进行区分,采用 PCA、DFA 均取得了良好的分类效果,前两个主成分累计贡献率分别达 83.8%、98.1%,而 BPNN 对样品的预测能力更高,不同品牌酱油的训练集、测试集和保持集的正确率均能达到 100.0%。

 

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