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基于可视嗅觉指纹技术的水产品新鲜度快速表征 被引量：2
1
作者 管彬彬 陈彬 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期171-175,共5页
通过自制的可视嗅觉指纹技术系统跟踪了不同储藏时间下的对虾、梭子蟹和小黄鱼的挥发性气体成分变化。通过色敏传感器阵列对不同水产品的挥发性气体进行了整体表征,并通过主成分分析(principal component analysis,PCA)呈现水产品储藏... 通过自制的可视嗅觉指纹技术系统跟踪了不同储藏时间下的对虾、梭子蟹和小黄鱼的挥发性气体成分变化。通过色敏传感器阵列对不同水产品的挥发性气体进行了整体表征,并通过主成分分析(principal component analysis,PCA)呈现水产品储藏过程的气味变化趋势;然后通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)定性识别了对虾、梭子蟹和小黄鱼的新鲜度。结果表明,新鲜对虾的识别率为94. 44%,腐败对虾的识别率为93. 75%,新鲜小黄鱼的识别率为95%,腐败小黄鱼的识别率为100%,新鲜梭子蟹的识别率为100%,腐败梭子蟹的识别率为92. 31%;利用该技术结合误差反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)模型来定量预测水产品中的挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVBN)含量,该模型与半微量定氮法测定对虾、梭子蟹和小黄鱼中TVBN含量的相关系数分别为0. 988 4、0. 995 4、0. 983 8,结果表明,该技术可用于水产品新鲜度的快速表征。 展开更多
关键词 水产品 可视嗅觉指纹技术 新鲜度 表征 误差反向传播人工神经网络
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基于可视嗅觉指纹技术结合GC-MS的梭子蟹新鲜度检测 被引量：1
2
作者 管彬彬 陈彬 《包装与食品机械》 CAS 北大核心 2019年第4期64-68,共5页
首先通过固相微萃取技术(Solid-Phase Microextraction,SPME)结合气相色谱质谱联用技术(Gas ChromatographyMass Spectrometry,GC-MS)对梭子蟹储藏过程中的挥发性气体成分变化进行分析,单因素方差分析结果表明梭子蟹储藏过程中代表新鲜... 首先通过固相微萃取技术(Solid-Phase Microextraction,SPME)结合气相色谱质谱联用技术(Gas ChromatographyMass Spectrometry,GC-MS)对梭子蟹储藏过程中的挥发性气体成分变化进行分析,单因素方差分析结果表明梭子蟹储藏过程中代表新鲜的特征挥发性气体吲哚,其次利用自制的可视嗅觉指纹技术实验平台对不同储藏阶段的梭子蟹挥发性气体进行了整体表征,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)可以将梭子蟹样本按照储藏天数分成5类,最后建立误差反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BP-ANN)模型来预测梭子蟹中吲哚的含量,结果表明当主成分因子数为10时,预测集中BP-ANN模型预测的梭子蟹中吲哚含量和GC-MS测得的梭子蟹的吲哚含量相关系数Rp值为0.998 6,结果表明该技术可作为梭子蟹储藏过程中新鲜度的检测方法。 展开更多
关键词 可视嗅觉指纹技术 气相色谱质谱 梭子蟹 新鲜度 检测
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