方案摘要
方案下载| 应用领域 | 食品/农产品 |
| 检测样本 | 生干坚果与籽类食品 |
| 检测项目 | 理化分析 |
| 参考标准 | GB NO. |
通过分析电子鼻采集的多传感器信号与自然陈化指标间的关联特征，建立基于电子鼻检测的山核桃陈化指标预测模型，实现对其陈化指标的预测，快速区分辨别山核桃贮藏年限。
《传感技术学报》
庞林江1，王俊2，路兴花1，郑剑1，成纪予1* ，张宜明1，陆国权1
( 1．浙江农林大学农业与食品科学学院，杭州311300; 2．浙江大学生物系统工程与食品科学学院，杭州310029)
摘要: 通过分析电子鼻采集的多传感器信号与自然陈化指标间的关联特征，建立基于电子鼻检测的山核桃陈化指标预测模型，实现对其陈化指标的预测，快速区分辨别山核桃贮藏年限。采用电子鼻系统对4 个贮藏年限的山核桃进行了检测，PCA分析可以将不同贮藏年限的山核桃完全区分开，且效果较好。进而利用主成分回归方法建立了基于气敏传感器阵列数据的山核桃陈化指标预测模型，并用预测集对模型进行验证。结果表明碘价、过氧化值、酸价和茴香胺含量预测值与实测值之间的相关系数较高，预测标准误差和平均误差百分比较小，它们分别为0．88%、6．79%和6．8%; 0．78%、1．23%和2．3%; 0．82%、0．127%和1．58%; 0．81%、0．61%和0．76%，其预测值能够精确地反映不同贮藏年限山核桃的陈化指标，因此，电子鼻技术可以用于不同贮藏年限的山核桃陈化指标含量检测。
关键词: 电子鼻; 山核桃; 陈化指标; 主成分回归; 贮藏年限
文献贡献者
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