食品科学
食品科學
식품과학
FOOD SCIENCE
2014年
20期
230-235
,共6页
宋小青%任亚梅%张艳宜%李莹%彭国勇%马婷
宋小青%任亞梅%張豔宜%李瑩%彭國勇%馬婷
송소청%임아매%장염의%리형%팽국용%마정
猕猴桃%电子鼻%可溶性固形物%硬度%pH值
獼猴桃%電子鼻%可溶性固形物%硬度%pH值
미후도%전자비%가용성고형물%경도%pH치
kiwifruit%electronic nose%solid soluble content%firmness%pH
为了探索电子鼻技术快速检测猕猴桃品质的方法,以“秦美”猕猴桃为试材,利用电子鼻技术对低温贮藏猕猴桃的芳香成分进行检测,采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、偏最小二乘法(partial leastsquares regressions,PLS)、BP (back-propagation)网络3种分析方法建立评价低温贮藏期猕猴桃的可溶性固形物含量、pH值和硬度的数学模型.结果表明:在贮藏0～45 d,S1、S2、S3、S4、S7、S8、S9和S10传感器响应值变化显著(P＜0.05),即芳香苯类、氮氧化物、氨类、氢气、硫化氢、乙醇、有机硫化物、芳香烷烃这几类化合物在猕猴桃低温贮藏期变化显著.同时线性判别分析比主成分分析能更好地区分不同贮藏期的猕猴桃.MLR、PLS和BP网络3种分析方法都能很好地预测低温贮藏猕猴桃的品质,但相比之下,BP网络的分析精度更高.应用电子鼻技术预测猕猴桃的品质是可行的.
為瞭探索電子鼻技術快速檢測獼猴桃品質的方法,以“秦美”獼猴桃為試材,利用電子鼻技術對低溫貯藏獼猴桃的芳香成分進行檢測,採用多元線性迴歸(multiple linear regression,MLR)、偏最小二乘法(partial leastsquares regressions,PLS)、BP (back-propagation)網絡3種分析方法建立評價低溫貯藏期獼猴桃的可溶性固形物含量、pH值和硬度的數學模型.結果錶明:在貯藏0～45 d,S1、S2、S3、S4、S7、S8、S9和S10傳感器響應值變化顯著(P＜0.05),即芳香苯類、氮氧化物、氨類、氫氣、硫化氫、乙醇、有機硫化物、芳香烷烴這幾類化閤物在獼猴桃低溫貯藏期變化顯著.同時線性判彆分析比主成分分析能更好地區分不同貯藏期的獼猴桃.MLR、PLS和BP網絡3種分析方法都能很好地預測低溫貯藏獼猴桃的品質,但相比之下,BP網絡的分析精度更高.應用電子鼻技術預測獼猴桃的品質是可行的.
위료탐색전자비기술쾌속검측미후도품질적방법,이“진미”미후도위시재,이용전자비기술대저온저장미후도적방향성분진행검측,채용다원선성회귀(multiple linear regression,MLR)、편최소이승법(partial leastsquares regressions,PLS)、BP (back-propagation)망락3충분석방법건립평개저온저장기미후도적가용성고형물함량、pH치화경도적수학모형.결과표명:재저장0～45 d,S1、S2、S3、S4、S7、S8、S9화S10전감기향응치변화현저(P＜0.05),즉방향분류、담양화물、안류、경기、류화경、을순、유궤류화물、방향완경저궤류화합물재미후도저온저장기변화현저.동시선성판별분석비주성분분석능경호지구분불동저장기적미후도.MLR、PLS화BP망락3충분석방법도능흔호지예측저온저장미후도적품질,단상비지하,BP망락적분석정도경고.응용전자비기술예측미후도적품질시가행적.
