电子鼻/舌融合技术的信阳毛尖茶品质检测

论文摘要

为实现茶叶品质和化学成分快速鉴别和预测,采用电子鼻与电子舌联用技术对信阳毛尖茶茶叶挥发性气味和茶汤滋味成分进行检测分析。对电子鼻与电子舌联用的响应值进行主成分分析,结果显示电子鼻与电子舌数据融合可提高对茶叶样品区分度。通过电子鼻与电子舌响应的融合数据,对茶叶样品中茶多酚、咖啡碱含量建立预测模型。结果表明,多元线性回归、多元线性逐步回归、二次多项式逐步回归模型中回归系数效果显著(P<0.01),其中二次多项式逐步回归模型效果最佳,茶多酚建模集和验证集的决定系数分别为0.999、0.975,均方根误差分别为0.083、0.174;咖啡碱建模集和验证集的决定系数分别为0.985、0.978,均方根误差分别为0.015、0.048。电子鼻/舌联用可对茶叶品质和理化成分进行很好地分析和预测。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料
•   1.2 仪器与设备
•   1.3 方法
•     1.3.1 茶叶气味的电子鼻检测
•     1.3.2 茶叶滋味的电子舌检测
•     1.3.3 理化成分测定
•   1.4 数据处理
• 2 结果与分析
•   2.1 基于传感器响应的茶叶香气和滋味分析
•   2.2 理化成分分析
•   2.3 PCA
•   2.4 电子鼻/舌融合的茶多酚和咖啡碱预测模型结果
•     2.4.1 融合数据优化结果
•     2.4.2 基于融合优化后数据的茶多酚预测模型结果
•     2.4.3 基于融合优化后数据的咖啡碱预测模型
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邹光宇,王万章,王淼森,肖焱中,张红梅

关键词: 电子鼻,电子舌,主成分分析,理化成分

来源: 食品科学 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 河南农业大学机电工程学院

基金: 国家自然科学基金青年科学基金项目(31501213),河南省现代农业产业技术体系建设专项(S2017-02-G07),河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(2015GGJS-077)

分类号: TS272.7

页码: 279-284

总页数: 6

文件大小: 1244K

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