方案摘要
方案下载| 应用领域 | 食品/农产品 |
| 检测样本 | 大米 |
| 检测项目 | 营养成分>风味品质分析, 产品品质等级 |
| 参考标准 | GB NO |
试验以黑龙江地理标志大米作为研究对象，利用电子鼻系统装置，采集大米和米饭完整的气味信息，结合统计模式识别技术，分析大米和米饭气味特征数据，探索电子鼻指纹分析技术对黑龙江水稻品种和产地进行快速鉴别方法。
试验以黑龙江地理标志大米作为研究对象，利用电子鼻系统装置，采集大米和米饭完整的气味信息，结合统计模式识别技术，分析大米和米饭气味特征数据，探索电子鼻指纹分析技术对黑龙江水稻品种和产地进行快速鉴别方法。
检测样品：
采取查哈阳大米地理标志保护范围、建三江大米地理标志保护范围和五常大米地理标志保护范围，分别选择主产县、乡（镇或农场）、村（屯）的大面积种植地块，记录采样地点、品种等信息。共采集地理标志大米样品89个
检测指标：米和米饭气味特征
检测仪器：PEN3电子鼻系统：德国AIRSENSE公司
实验结果：线性判别分析优于主成分分析，利用电子鼻产地溯源技术结合线性判别分析对黑龙江大米产地溯源是可行的。结合线性判别分析分别构建查哈阳、建三江和五常大米产地溯源模型，得到精米样品产地正确判别率分别为80%、70%、100%，而蒸煮后大米样品的产地正确判别率均为100%，说明大米经过蒸煮预处理，挥发性成分被充分释放，放大了电子鼻传感器感应信号，有效提高了电子鼻产地溯源判别率，为电子鼻产地溯源技术体系构建提供理论基础。
结论：
研究通过对不同产地和品种大米进行蒸煮前后样本的电子鼻挥发性气味采集，结合主成分分析和线性判别分析，结果表明，线性判别分析结果优于主成分分析结果，可有效提高产地正确判别率。采用线性判别分析对大米产地正确分类高于对品种的正确分类，并通过建立大米蒸煮前后产地溯源模型及验证，对不同产地蒸煮后大米产地正确判别率均为100%，说明大米经过蒸煮后气味信息被放大，有效地提高了电子鼻产地溯源正确识别率。但对于蒸煮前精米的判别率还有待于进一步提高，为电子鼻产地溯源技术能够真正实现大米产地保护的快速检测提供一定的理论基础。
本文献来源于“黑龙江八一农垦大学食品学院”。
文献贡献者
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