用电子鼻区分霉变燕麦及其传感器阵列优化

基于金属氧化物传感器阵列的小麦霉变程度检测林振华;姜水;张红梅;王俊【摘要】研制了一套由8个金属氧化物传感器组成、用于检测小麦霉变的电子鼻系统.使用该电子鼻对不同霉变程度和掺入不同百分比含量霉麦的小麦样品进行检测.通过方差分析和主成分分析优化传感器阵列并去掉冗余传感器,对优化后的数据进行主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),其中PCA的前两个主成分对两类实验结果分析的总贡献率为98.30％和99.27％,LDA前两个判别因子对两类实验结果分析的总贡献率为99.68％和93.30％,且由得分图可知两种方法均能很好地区分不同的小麦样品.利用BP神经网络建立预测模型,对样品菌落总数和掺入样品中霉麦的百分比进行预测.两种预测模型的预测值和测量值之间的相关系数分别为0.91和0.94,表明预测模型具有较好预测性能.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2018(031)007【总页数】7页(P1017-1023)【关键词】电子鼻;传感器阵列优化;主成分分析;BP神经网络;菌落总数【作者】林振华;姜水;张红梅;王俊【作者单位】浙江同济职业技术学院,杭州311231;浙江大学生物系统工程与食品科学学院,杭州310029;浙江大学生物系统工程与食品科学学院,杭州310029;浙江大学生物系统工程与食品科学学院,杭州310029;浙江大学生物系统工程与食品科学学院,杭州310029【正文语种】中文【中图分类】TP212;TP183小麦,在植物学上属禾本科稻属普通栽培稻亚属中的普通稻亚种,具有高产、稳产、适应性强、经济价值高的特性,是我国主要的粮食作物之一[1]。

2016年的中国国家统计局数据显示,小麦种植面积2.4千万公顷,产量为1.3亿吨,分别占我国粮食总种植面积和总产量的21.3%和20.9%[2]。

为了保证国家粮食的宏观调控,必须进行一定规模的粮食储藏[3]。

粮食在储藏的过程中会受到自身或环境因素的影响,从而产生储藏损失,其中最主要的损失是粮食霉变[4]。

电子鼻检测技术在粮食霉变识别中的应用研究
吴莉莉;林爱英;郑宝周;党建亮;李富强;郭淼;刘存祥
【期刊名称】《安徽农业科学》
【年(卷),期】2009(037)021
【摘要】针对其在粮食霉变检测领域进行了研究,讨论了粮食霉变的生物化学过程、电子鼻的组成和工作原理. 对电子鼻在粮食霉变识别中的研究进展进行了论述和评述,并就电子鼻的发展方向和应用前景进行了探讨.
【总页数】3页(P10133-10135)
【作者】吴莉莉;林爱英;郑宝周;党建亮;李富强;郭淼;刘存祥
【作者单位】河南农业大学理学院,河南郑州,450002;河南农业大学理学院,河南郑州,450002;河南农业大学理学院,河南郑州,450002;河南农业大学理学院,河南郑州,450002;河南农业大学理学院,河南郑州,450002;杭州电子科技大学生物医学工
程与仪器研究所,浙江杭州,310018;河南农业大学理学院,河南郑州,450002
【正文语种】中文
【中图分类】S126
【相关文献】
1.霉变玉米电子鼻识别及其传感器阵列优化 [J], 周显青;暴占彪;崔丽静;林家永;张
玉荣
2.电子鼻技术在谷物霉变识别中的应用 [J], 潘天红;陈山;赵德安
3.电子鼻在粮食储藏中的应用研究进展 [J], 周显青;崔丽静;林家永;范维燕;张玉荣
4.BP神经网络在粮食霉变预测中的应用研究 [J], 邓玉睿; 周勇; 唐芳; 祁智慧; 从伟;
程旭东; 王鹏杰; 张海洋
5.储运粮食霉变状况的现场检测技术 [J], 朱冰洁; 翟焕趁; 张帅兵; 吕扬勇; 李娜; 胡元森; 蔡静平
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基于电子鼻技术的烟叶霉变自动检测设备的研发与应用
陈兆麟;张奕;王诗羽;邵幸;苏晨阳
【期刊名称】《信息与电脑》
【年(卷),期】2022(34)22
【摘要】为实现烟叶霉害的快速鉴别,根据对正常烟叶、霉变烟叶的响应差异筛选气敏材料,从而研制一套包含16阵列传感器的手持电子鼻检测设备。

最后,与人工检测进行对比测试,测试结果表明,该设备可以有效实现对烟叶霉变的判别,缩短检测时间,节约人力物力消耗。

进一步完善后,该设备具有较为广阔的推广应用前景。

【总页数】5页(P118-122)
【作者】陈兆麟;张奕;王诗羽;邵幸;苏晨阳
【作者单位】湖北中烟工业有限责任公司武汉卷烟厂;武汉东昌仓贮技术有限公司【正文语种】中文
【中图分类】TP212
【相关文献】
1.电子鼻检测技术在粮食霉变识别中的应用研究
2.基于电子鼻技术的烟丝霉变检测
3.电子鼻技术在谷物霉变识别中的应用
4.基于随机共振的电子鼻系统构建及在谷物霉变程度检测中的应用
5.电子鼻技术及其在小麦霉变检测中的应用
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不同酒类澄清剂的澄清机理与应用在酒类生产过程中，澄清剂的使用是保证酒质的重要环节。

不同的酒类澄清剂具有不同的澄清机理和应用范围。

本文将介绍几种常见的酒类澄清剂及其作用原理和适用场合。

蛋白质澄清剂主要分为明胶、酪蛋白和血粉等。

它们的作用原理是通过与酒中的悬浮颗粒结合，形成絮凝沉淀，从而去除酒中的杂质和悬浮物，使酒液变得清澈透明。

在葡萄酒和啤酒的生产中，蛋白质澄清剂常被用于去除酒中的酵母和细菌等杂质，提高酒的澄清度和稳定性。

在白酒和黄酒的生产中，蛋白质澄清剂也被用于改善酒的口感和色泽。

淀粉澄清剂主要分为淀粉和淀粉酶等。

它们的作用原理是通过分解淀粉颗粒，形成葡萄糖，从而去除酒中的悬浮物和杂质。

在啤酒和白酒的生产中，淀粉澄清剂常被用于去除酒中的悬浮物和沉淀物，提高酒的澄清度和稳定性。

在黄酒的生产中，淀粉澄清剂也被用于改善酒的口感和色泽。

天然澄清剂主要包括活性炭、膨润土、硅藻土、海藻等。

它们的作用原理是通过吸附或凝聚的方式，去除酒中的悬浮物和杂质。

在各种酒类的生产中，天然澄清剂常被用于去除酒中的颜色、果香和异味等，提高酒的纯净度和稳定性。

在白酒和黄酒的生产中，天然澄清剂也被用于改善酒的风味和口感。

化学澄清剂主要包括聚合铝、三氯化铁、明矾等。

它们的作用原理是通过离子交换或凝聚作用，使酒中的悬浮物和杂质沉降或絮凝，从而去除杂质。

在啤酒和白酒的生产中，化学澄清剂常被用于提高酒的澄清度和稳定性。

在黄酒的生产中，化学澄清剂也被用于改善酒的口感和色泽。

值得注意的是，化学澄清剂使用不当可能会对酒的品质产生负面影响，因此在使用时需要严格控制用量和使用方法。

不同种类的酒类澄清剂具有不同的作用原理和适用范围。

在生产过程中，应根据酒的种类、生产工艺和产品质量要求选择合适的澄清剂，以达到提高产品质量、延长保质期、改善口感等目的。

需要注意控制澄清剂的用量和使用方法，以确保不会对酒的品质产生负面影响。

中国作为酒类饮料的生产和消费大国，酒类产业的发展一直备受。

电子鼻技术及其在小麦霉变检测中的应用伟利国;张小超;胡小安【摘要】研制了一套能够快速对小麦霉变进行识别的电子鼻检测系统,该系统通过分析小麦的气味,从而判断所测小麦是否霉变.该电子鼻检测系统由5只TGS2600系列的气敏传感器组成,通过从每个传感器的响应曲线中提取4个特征值,采用RBF 神经网络进行模式识别处理.该系统能够快速准确评判小麦的霉变情况,网络正确识别率为93.3%.实验表明,该系统对小麦霉变与否的检测是可行的、有效的.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2009(031)011【总页数】3页(P191-193)【关键词】电子鼻;小麦;特征提取;神经网络【作者】伟利国;张小超;胡小安【作者单位】中国农业机械化科学研究院,北京,100083;中国农业机械化科学研究院,北京,100083;中国农业机械化科学研究院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】S1260 引言储存小麦的损失，很大一部分是由微生物危害所造成的，其中最主要的一种就是霉菌。

据联合国粮农组织估计，全世界每年大约有5%～7%的粮食、饲料等农作物受霉菌侵染[1]。

霉变的小麦含有对人、畜有害的霉菌毒素。

处理陈化与霉变的小麦已成为粮食工作的重中之重，我国现行的储存粮油品质判定规则的检验项目较多，常规化学分析仪器进行分析难度较大，颇费时间，不能为小麦等粮食贸易和流通领域所采用。

若无相应的快速检测手段，后果不堪设想。

小麦在发生霉变过程中会产生霉味、腐败味、酸败味或甜味等气味，这些气味的主要成分是由微生物作用产生的羟基类、醛基类、硫化物等化合物，可以通过对这些气味含量变化检测，来了解储存小麦品质及霉变情况[2]。

为此，本文提出了一种针对小麦霉变的检测方法，运用电子鼻技术构建检测系统，通过吸取储存小麦的“气味”，进行特征值提取与模式识别算法分析，对小麦品质和霉变程度进行快速评判。

1 电子鼻技术在20世纪80年代初期，英国的Persaud和Dodd教授应用传感器阵列的理论基础，模仿哺乳动物嗅觉系统的结构和机理，对几种有机挥发气体进行识别，并提出了“电子鼻”的概念。

创新大赛实验课题:电子鼻技术在农产品无损检测中的应用参赛人员:米静王翠翠田晓丽邱贤玉张布雷指导老师:吴莉莉电子鼻技术在农产品无损检测中的应用一、研究背景及意义食品安全是当今世界共同关注的重大问题，也是各国政府、相关国际组织和学术机构研究的热点。

粮食是世界上储藏量最大的食品，由于粮食上带有种类繁多的微生物，加之粮食中含有丰富的碳水化合物、蛋白质、脂肪及无机盐等营养物质，是微生物良好的天然培养基，所以一旦条件适宜，粮食中的微生物就会活动，不仅会影响粮食的安全储藏，导致粮食品质劣变，而且还可能产生毒素污染，严重影响人类健康。

据联合国粮农组织估计，全世界每年大约有5%～7%的谷物、饲料等农作物受霉菌污染发生霉变而不能食用，造成很大的经济损失和浪费。

粮食霉变不仅降低粮食的营养和商品价值，更重要的是影响粮食及其制品的可食性和安全性。

因此，测定并监控粮食的早期霉变对于指导谷物的储备和保护人类和动物的饮食安全等方面都有重要的意义。

目前很多商业化的快速检测手段如：DNA探针、聚合酶链式反应(PCR)，乳凝集反应，显微镜检验，薄层层析法（TLC）、酶联免疫法（ELISA）、气相色谱法（GC）、高效液相色谱法（HPLC）及GC-MS 联用法等，然而这些方法的检测时间、灵敏度、选择性、样品前处理方法、样品基质干扰、价格等存在的制约因素，不能满足实际的需要。

粮食在霉变过程中会产生霉味、哈败味、酸败味或甜味等气味，这些气味的主要成分是由微生物作用产生的羟基类、醛基类、硫化物等化合物，因此可利用气敏传感器对其检测识别。

近年来，基于气敏传感器阵列和模式识别的电子鼻技术得到了广泛的研究，该技术模拟人和动物的嗅觉系统对气味物质进行检测，与人和动物的嗅觉相比，它的测定更为客观，不受生物体主观因素的影响，结果更为可靠。

二、研究主要内容及关键技术无损检测技术(NDT)是在不破坏被检测对象的前提下，利用农产品内部结构异常或缺陷来探测各种农产品并对其变化做出判断和评价。

电子鼻技术在烟草原辅料及产品加工过程中质量控制的应用一、技术（项目）简介电子鼻（electronic nose），又称人工嗅觉分析系统（artificial olfactory），是20世纪90年代发展起来的一种新颖的分析、识别和检测技术，是由传感和自动化模式识别系统组成的针对各种气味进行识别的人工智能系统，它的工作原理类似人的鼻子，故称之为“电子鼻”。

电子鼻技术模仿了生物的嗅觉机能，通过传感装置采集多维响应信号，利用多元统计分析方法、神经网络方法和模糊方法进行数学处理，建立识别模式，将多维响应信号转换为感官评定指标值，完成对被测气味定性定量分析结果的智能解释。

同普通的化学仪器分析不同，通过电子鼻系统分析得到的不是被测样品中某种或几种成分的定性与定量结果，而是获得被测样品气味的整体感官特征，具有类似鼻子的功能。

目前，电子鼻正以其独特的优越性受到各行各业的青睐，应用范围不断扩大，已经在环境监测、日用化工、医疗卫生、制药工业、空气检测、食品、公安和军事等行业得到有效应用。

在美国，电子鼻已经开始应用在烟草生产中，用于原料的分析和识别等等方面。

而在我国，现行的烟草质量鉴别主要用化学成分分析的方法，评价体系简单、难以获得完整信息，如果要完全测出影响烟草质量的成分不仅非常复杂（仅烟气中的化学成分大约有5000种），而且要花费很多时间和费用。

因此生产中更强调的是感官鉴别和评价，这种方法又带来主观性强，时间和费用消耗较大，鉴别结果易变、不够客观准确。

因此，电子鼻识别技术在评定烟草香气质量方面将会展现出其独特的优越性。

二、技术特点及应用领域电子鼻技术在香气分析和鉴定中具有不同于仪器分析和感官评价的特点：1、电子鼻具有新颖的仿生检测技术，与传统成分分析仪器不同，它获得的是被检测样品气味的整体信息，并通过数学分析产生“指纹”图谱，提取样品的本质、隐含性质，用于今后、未知样品的识别和检测；2、电子鼻的灵敏度很高，气味的检测限可以到达ppb甚至ppt级检测限；3、电子鼻测定速度快，一般仅需几分钟，能及时反馈信息，调整生产流程中的各项工艺条件，确保质量评价（QA）和质量管理（QC）指标，从而使产品质量得到保证；4、电子鼻测定范围广。

电子鼻快速判别玉米霉变技术研究崔丽静;周显青;林家永;张玉荣【摘要】40 normal samples and 41 moldy samples were collected to domesticate the electronic nose. 10 sensor arrays were optimized, and 32 unknown samples were tested by the electronic nose, including 15 moldy samples and 17 normal ones. The principal component percentages before and after being optimized were 86. 34% and 97.54% respectively , and the optimized one increased by 11.2% compared with the original one. Four different pattern recognition algorithms were applied to identify the unknown samples. Before the optimization, the total discrimination rates were Euclid;68.75% ,Malahanobis:75% ,Correlation;84.38% ,DFA:81.25%. After optimization,the total discrimination rates were Euclid;68. 75% , Malahanobis;75% , Correlation;90. 63% ,and DFA;87. 5%. The discrimination rate of the algorithm correlation and DFA was improved after being optimized, and the correlation reached 90.63%. With regard to the discrimination between moldy and normal corns, the discrimination ratio of moldy sample was far higher than the discrimination rate of normal ones.%采用正常玉米样品40个,发霉玉米样品41个,建立了电子鼻对霉变与正常样品的识别模型,优化了10个传感器的组合,并对32个未知样品进行判别,其中霉变样品15个,正常样品17个.结果表明传感器优化前后主成分分数分别为86.34％和97.54％,优化后提高了11.2％.采用Euclid、Malahanobis、Correlation以及DFA四种算法对检验集未知样品进行判定,优化前总判别率分别为Euclid:68.75％,Malahanobis:75％,Correlation:84.38％,DFA:81.25％;优化后总判别率分别为Euclid:68.75％,Malahanobis:75％,Correlation:90.63％,DFA:87.5％.优化后Correlation和DFA法的判别率比优化前提高,其中Correlation法达90.63％.在对霉变和正常玉米判别时,霉变样品的判别率要远高于正常样品的判别率.【期刊名称】《中国粮油学报》【年(卷),期】2011(026)010【总页数】5页(P103-107)【关键词】电子鼻;玉米;霉变;快速检测【作者】崔丽静;周显青;林家永;张玉荣【作者单位】河南工业大学粮油食品学院,郑州450052;国家粮食局科学研究院,北京100037;河南工业大学粮油食品学院,郑州450052;国家粮食局科学研究院,北京100037;河南工业大学粮油食品学院,郑州450052【正文语种】中文【中图分类】Q51玉米是三大主要粮食之一，在我国种植面积广、种植量大。

基于智能电子鼻的冰箱冷藏食品新鲜度原位检测技术王敏;高凡;张钧煜;吴谦;薛莹莹;万浩;王平【摘要】为了满足人们对冰箱内食品新鲜度、营养以及安全食品的需求,通过智能电子鼻来检测冰箱冷藏室(4 ℃)内存储的食品新鲜程度.用于食品检测的电子鼻系统主要由气体传感器阵列和食品新鲜度识别算法组成,可以记录食物不同新鲜度的气味特征.传感器阵列由金属氧化物半导体传感器构成,可以实时记录冰箱中食品的气味变化.同时采用模式识别算法对食品新鲜程度作出新鲜、次新鲜和腐败的区分.针对冰箱中存储的肉类、蔬菜和水果,进行了多种食品实验测试.实验结果表明,开发的电子鼻系统对冰箱内的食品新鲜度变化具有良好的灵敏度.因此,采用电子鼻获取食品的气味变化是一种无损、低成本的检测手段,该技术可以做到实时检测冰箱中食品的新鲜度.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2019(032)002【总页数】6页(P161-166)【关键词】电子鼻;冰箱食品新鲜度;气味识别;实时检测【作者】王敏;高凡;张钧煜;吴谦;薛莹莹;万浩;王平【作者单位】浙江大学生物传感器国家专业实验室,生物医学工程教育部重点实验室,生仪学院,杭州310027;浙江大学生物传感器国家专业实验室,生物医学工程教育部重点实验室,生仪学院,杭州310027;浙江大学生物传感器国家专业实验室,生物医学工程教育部重点实验室,生仪学院,杭州310027;浙江大学生物传感器国家专业实验室,生物医学工程教育部重点实验室,生仪学院,杭州310027;浙江大学生物传感器国家专业实验室,生物医学工程教育部重点实验室,生仪学院,杭州310027;浙江大学生物传感器国家专业实验室,生物医学工程教育部重点实验室,生仪学院,杭州310027;浙江大学生物传感器国家专业实验室,生物医学工程教育部重点实验室,生仪学院,杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TP212.9食品新鲜度由于与人类健康和生命安全直接相关而备受关注。

霉变小麦的电子鼻区分及其传感器阵列选择优化郑豪男;易晓梅;惠国华;李剑;周志鑫;施佩影;朱博威;张飞翔;毛欣怡;阮肖镕;屠佳云;郜园园【摘要】采用电子鼻区分不同霉变程度的扬麦23号样品,连续检测不同霉变程度小麦样品,并记录检测数据.将检测数据耦合到双稳态随机共振系统,调解系统参数诱发产生共振,依据系统输出信噪比特征值建立小麦霉变程度预测模型.为了提高电子鼻对霉变小麦样品区分效果,进行了电子鼻传感器负荷加载分析,对电子鼻传感器阵列进行了优化研究,结果表明传感器阵列优化可有效提高电子鼻检测小麦霉变程度的准确度.采用华麦6号样品构建验证实验,结果证明所建立的方法具有较好的应用意义,并具有普遍意义上的适用性.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2019(032)005【总页数】6页(P688-692,710)【关键词】小麦;霉变;电子鼻;传感器阵列优化;随机共振【作者】郑豪男;易晓梅;惠国华;李剑;周志鑫;施佩影;朱博威;张飞翔;毛欣怡;阮肖镕;屠佳云;郜园园【作者单位】浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江北极品水产有限公司,杭州311215;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300【正文语种】中文【中图分类】TP393小麦是三大谷物之一,产出几乎全作食用,仅约有六分之一作为饲料使用。

电子鼻的名词解释电子鼻是一种模拟人类嗅觉的技术设备，可以通过检测和分析气味来模拟嗅觉感知能力。

它由传感器阵列、信号处理器和模式识别系统组成，可以广泛应用于食品安全、环境监测、医疗诊断等领域，带来了许多便利并产生了深远的影响。

1. 电子鼻的原理和组成电子鼻利用各种化学传感器构成的传感器阵列，模拟人类鼻腔感知某一气味的过程。

传感器阵列可以包括电化学传感器、光学传感器、热敏传感器等不同类型的传感器，每种传感器都对应特定的气体成分。

当气味分子进入传感器阵列时，每个传感器将产生一个特定的电信号，这些信号将传递到信号处理器进行分析和处理，最终通过模式识别系统得出气味的识别结果。

2. 电子鼻的应用领域2.1 食品安全电子鼻在食品安全领域发挥重要作用。

它可以快速检测食品中的挥发性化学物质，并依据特定的气味模式进行鉴别。

通过电子鼻技术，可以有效检测食品中是否含有有害物质，如细菌、霉变等，并为食品加工和存储过程中的质量控制提供便利。

2.2 环境监测电子鼻可应用于环境监测，对于监测空气中的有害气体、异味和污染物具有重要意义。

例如，电子鼻可以检测工业废气中的有害成分，提供实时监测数据，以帮助环保部门制定相关政策和采取相应的处理措施。

2.3 医疗诊断电子鼻在医疗领域也有广泛的应用。

它可以用于疾病诊断，通过检测人体呼出的气味分子，辅助判断患者的健康状况。

例如，电子鼻可以检测出与某些疾病相关的特定气味模式，如糖尿病、癌症等，提供早期的疾病诊断手段。

3. 电子鼻的发展趋势3.1 多传感器结合目前的电子鼻主要使用传感器阵列完成气味识别，但是单一类型的传感器对于某些气味的识别可能存在一定的局限性。

因此，未来的发展趋势是将多种类型的传感器进行结合，利用不同传感器的互补优势，提高气味识别的准确性和可靠性。

3.2 引入人工智能技术随着人工智能技术的飞速发展，电子鼻也可以通过引入人工智能算法来提高气味识别的能力。

通过机器学习和深度学习等方法，电子鼻可以不断优化模式识别系统，提高对复杂气味的识别能力，并能够根据实际应用的需要进行自动优化。

乳制品电子鼻分类中传感器阵列的一种优化方法
孙香丽;殷勇
【期刊名称】《传感技术学报》
【年(卷),期】2008(021)007
【摘要】利用13个TGS系列的金属氧化物气敏传感器组成的阵列对3种乳制品进行了测量.提取每个传感器响应值的方差为特征值,借鉴逐步判别分析的思想,依据Wilks统计量最小的原则,逐步引入对分类有用的变量,实现了对传感器阵列的优化.对阵列优化前后的数据,用主成分分析(PCA)和Fisher判别分析(FDA)的方法进行对比研究.结果表明:使用优化后的传感器阵列,不仅主成分分析能将不同种类的乳制品很好的区分开;而且用Fisher方法时,交叉确认正确率也得到提高.因此,所给出的阵列优化方法是有效的.
【总页数】4页(P1124-1127)
【作者】孙香丽;殷勇
【作者单位】河南科技大学食品与生物工程学院,河南,洛阳,471003;河南科技大学食品与生物工程学院,河南,洛阳,471003
【正文语种】中文
【中图分类】TP212.2
【相关文献】
1.劲酒电子鼻鉴别分析中传感器阵列优化方法研究 [J], 周海涛;殷勇;于慧春
2.食醋分类中气体传感器阵列的一种优化方法 [J], 张宏顺;张仲欣;殷勇
3.电子鼻传感器阵列优化及其在醋的分类中的应用 [J], 王晓亮;刘海燕
4.医用电子鼻气体传感器阵列优化方法 [J], 胥勋涛;田逢春;杨先一
5.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 [J], 张红梅;王俊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

电子鼻MOS传感器阵列优化及其在中药材快速鉴别中的应用电子鼻广泛应用于诸多领域，在不同领域中电子鼻传感器阵列的构成不同。

由于中药气味的复杂性和特殊性，在中药鉴别分析中，需建立阵列优化法、筛选专属最佳阵列。

采用法国Alpha MOS 公司的αFOX3000电子鼻对姜科常用10味中药进行气味检测，基于逐步判别分析法和聚类分析结合典型指标筛选法，建立了MOS传感器阵列的优化法。

同时针对优化前后的数据，分别采用主成分分析、Fisher判别分析和随机森林算法进行了对比研究。

结果表明，优化后的阵列不仅保留了原始阵列的有效信息，而且在一定程度上剔除了冗余信息、提高了识别效率。

随机森林分类器计算结果表明：最佳阵列为逐步判别分析筛选的S1，S2，S5，S6，S8，S12组合而成，此阵列优化法有效、可行；为电子鼻在中药鉴别中MOS传感器阵列的优化提供思路与方法参考。

[关键字] 电子鼻；中药材；传感器阵列；随机森林电子鼻（electronic nose，EN）也称人工嗅觉系统，是模仿人类对气味的识别机制[1]，设计研制的一种智能电子仪器，适用于许多系统中测量1种或多种气味物质。

一个典型的电子鼻主要由3部分构成：样品处理器，传感器阵列，信号处理系统[2]。

而传感器阵列作为电子鼻的检测系统，是最为核心的部分；它由不同气敏元件组成，具有广谱响应性、交叉敏感性等特点。

常见的传感器类型有导电聚合物（CP）传感器、石英晶体微平衡（QCM）传感器和金属氧化物（MOS）传感器等。

其中，MOS传感器灵敏度高、重复性好、基线漂移可校正等，已成为电子鼻传感器的主流。

从20世纪80年代电子鼻诞生后，学者在很多领域进行了应用研究。

也正是由于电子鼻响应时间短、检测速度快、样品预处理简便、测定评估范围广等优点，现已在农业[3]、食品[4]、环境监控[5]和公共安全[6]等领域得到了广泛的应用。

然而，不同领域检测的物质种类及分析目标不同，相应最适宜传感器阵列也不同。

不同热处理燕麦片风味物质分析顾军强1，2，钟葵2，周素梅2，佟立涛2，刘丽娅2，周闲容2，王立1（1.江南大学食品学院，江苏无锡 214036）（2.中国农业科学院农产品加工研究所/农业部农产品加工综合性重点实验室，北京 100193）摘要：为了研究不同热处理对燕麦片风味的影响，应用电子鼻检测经微波、焙烤、蒸煮处理的燕麦片风味，运用主成分方法进行分析，同时采用固相微萃取-气质联用仪对不同处理的燕麦片风味物质进行定性定量分析。

结果表明：电子鼻可较好区分不同热处理的燕麦片，第一主成分贡献率为61.33%，第二主成分贡献率为23.19%，足够收集全部传感器信息。

经不同处理的燕麦片共鉴定出61种挥发性风味成分，仅6种为相同挥发性成分，表明不同热处理对燕麦片风味成分影响较大。

未处理燕麦片主要风味为烯类（37.78%）、醛类（14.30%）、萘类（14.16%），微波和蒸煮处理燕麦片均产生了较多的醛类，分别占总挥发性成分的62.05%和80.65%，焙烤处理除了产生较多醛类（33.95%），还生成较多的吡嗪类（38.82%）与嘧啶类（20.12%），呈现了浓郁的烤香味。

关键词：热处理；燕麦片；电子鼻；固相微萃取；风味物质文章篇号：1673-9078(2015)4-282-288 DOI: 10.13982/j.mfst.1673-9078.2015.4.046Effects of V arious Heat T reatments on V olatile Compounds in OatmealGU Jun-q iang1, 2, ZHONG Kui2, ZHOU Su-mei2, T ONG Li-tao2, LIU Li-ya2, ZHOU Xian-rong2, W ANG Li1(1.Jiangnan University, Wuxi214036, China) (prehensive Key Laboratory of Agro-products Processing, Insti tute ofAgro-products Processi ng Science and Technology Chinese A cademy of Agricultural Sciences, Beijing 100193, China) Abstract: The impacts of various heat treatments on volatile compounds in oatmeal were examined using an electronic nose to analyze the flavor of oatmeal samples that were microwaved, baked, and steam cooked. Principle component analysis (PCA) was employed, and qualitative and quantitative analyses of the volatile compounds in oatmeal were conducted using solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry (SPME-GC-MS). Samples exposed to different heat treatments had distinct characteristics based on the electronic nose and PCA. The contributions of the first and second principal components were 61.33% and 23.19%, respectively, which contained sufficient sensory information to differentiate samples. A total of 61 volatile compounds were identified in the oatmeal samples, and only six were common among the heat treatments, indicating a significant effect of heat treatment method on flavor components. The main volatile compounds in the untreated oatmeal samples were alkenes (37.78%), aldehydes (14.30%), and naphthalenes (14.16%). Numerous aldehydes were produced in the oatmeal samples treated by microwaves and steaming, accounting for 62.05% and 80.65% of their compounds, respectively. Numerous aldehydes (33.95%), pyrazines (38.82%), and pyrimidines (20.12%) were produced after baking, resulting in a strong flavor associated with baking.Key words: heat treatment; oatmeal; electronic nose; solid-phase microextraction; volatile compounds燕麦籽粒灭酶处理是燕麦制品加工的前提[1]。