本文由 北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司 整理匯編

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• 電子鼻PEN3-監(jiān)測百藥煎的固態(tài)發(fā)酵

  電子鼻PEN3-監(jiān)測百藥煎的固態(tài)發(fā)酵[詳細]

  2015-06-19 00:00

  專利

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• 電子鼻監(jiān)測百藥煎的固態(tài)發(fā)酵

  發(fā)酵監(jiān)控是控制藥材質(zhì)量的一個重要手段。隨發(fā)酵時間延長,一系列復(fù)雜生物轉(zhuǎn)化反應(yīng)逐步發(fā)生并產(chǎn)生多種有效成分,因此選擇合適的時間終止發(fā)酵對控制藥材質(zhì)量具有重要意義。本文主要利用PEN3電子鼻系統(tǒng)動態(tài)采集百藥煎發(fā)酵過程中產(chǎn)生的氣體信息并轉(zhuǎn)化成傳感器的信號響應(yīng)值,再經(jīng)和等模式識別方法對采集數(shù)據(jù)進行處理,分析表明PEN3電子鼻能夠區(qū)分不同發(fā)酵時間的百藥煎樣品,并將**的發(fā)酵時間定為。[詳細]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• PEN3電子鼻監(jiān)測百藥煎的固態(tài)發(fā)酵

  PEN3電子鼻監(jiān)測百藥煎的固態(tài)發(fā)酵[詳細]

  2011-03-09 00:00

  標準

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• PEN3－基于電子鼻技術(shù)監(jiān)測羊奶發(fā)酵前后不同階段風(fēng)味的變化

  摘要:本文利用電子鼻PEN3分析了羊奶發(fā)酵前后不同階段的風(fēng)味變化。結(jié)果表明，新鮮羊奶經(jīng)過發(fā)酵后，特征揮發(fā)性成分在電子鼻傳感器上的響應(yīng)由原來的傳感器6(甲烷)為主轉(zhuǎn)變成以傳感器7(充化氫)、傳感器9(有機芳香硫化物)和傳感器2(氮氧化合物)為主的揮發(fā)性物質(zhì)，改變了羊奶的氣味。采用PCA及LDA分析發(fā)現(xiàn):PCA分析法能準確區(qū)分羊奶發(fā)酵前后的不同階段，LDA體現(xiàn)出了發(fā)酵前后的不同階段揮發(fā)性成分明顯的變化趨勢，且變化趨勢與理論分析相符。[詳細]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• PEN3-基于電子鼻的果園荔枝成熟階段監(jiān)測

  摘要：為了無損快速監(jiān)測荔枝成熟階段，該文提出了一種基于電子鼻技術(shù)的果園荔枝成熟階段監(jiān)測方法，采用PEN3電子鼻獲取掛果約25d到果實成熟過程中6個成熟階段荔枝樣本的仿生嗅覺信息并同步獲取了各成熟階段荔枝的3項物理特征（果實直徑、果實質(zhì)量與果實可溶性固形物含量）。根據(jù)不同成熟階段荔枝物理特征變化可知，荔枝果實直徑與果實質(zhì)量2項物理指標在掛果約32d～39d，以及53d～60d增長較快，可溶性固形物含量在掛果約32d前無法測量，53d～60d階段增長速度較慢。提取各樣本電子鼻采樣數(shù)據(jù)75s時刻的各傳感器響應(yīng)值作為特征值后，采用載荷分析（loadings）進行傳感器陣列優(yōu)化，優(yōu)選了傳感器R2、R4、R6、R7、R8、R9和R10的響應(yīng)數(shù)據(jù)進行后續(xù)分析。將優(yōu)化后的傳感器響應(yīng)數(shù)據(jù)進行歸一化處理。采用線性判別分析（lineardiscriminantanalysis，LDA）進一步提取特征信息，降低數(shù)據(jù)中包含的冗余信息。LDA對荔枝成熟階段的分類識別效果不佳。為進一步探究電子鼻監(jiān)測果園荔枝成熟階段的可行性，采用模糊C均值聚類分析（fuzzyCmeansclustering，F(xiàn)CM）、kZ近鄰函數(shù)分析（knearestneior，KNN）和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（probabilisticneuralnetwork，PNN）進行模式識別。研究結(jié)果表明，F(xiàn)CM對果園荔枝成熟階段識別的正確率為89.17%。采用KNN與PNN建立識別模型后，KNN與PNN識別模型對訓(xùn)練集的回判正確率均為1**%，對測試集的識別率均96.67%，具有較好的分類識別效果。試驗證明了采用電子鼻進行果園荔枝成熟度監(jiān)測的可行性，為果園水果品質(zhì)的實時監(jiān)測提供參考。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-發(fā)酵劑發(fā)酵、自然發(fā)酵與未發(fā)酵黑米煎餅的風(fēng)味物質(zhì)分析

  摘要以戊糖片球菌、腸膜明串珠菌、釀酒酵母作為煎餅專用發(fā)酵劑，分析發(fā)酵劑發(fā)酵與自然發(fā)酵黑米煎餅風(fēng)味上的差異。采用電子鼻確定與自然發(fā)酵煎餅風(fēng)味接近的發(fā)酵劑組合，通過固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(SPME-GC-MS)分析技術(shù)，研究未發(fā)酵、自然發(fā)酵、發(fā)酵劑發(fā)酵黑米煎餅中揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)的構(gòu)成與變化。結(jié)果表明，未發(fā)酵黑米煎餅檢測出21種揮發(fā)性物質(zhì)，發(fā)酵劑發(fā)酵制作的黑米煎餅檢測含有34種揮發(fā)性物質(zhì)，自然發(fā)酵黑米煎餅檢測出39種揮發(fā)性物質(zhì)，這些風(fēng)味物質(zhì)主要為醇類、酸類、酯類、醛類、酮類和芳香類等化合物。發(fā)酵劑發(fā)酵與自然發(fā)酵揮發(fā)性物質(zhì)種類相差無幾、口味基本相似且比未發(fā)酵的黑米煎餅揮發(fā)性物質(zhì)種類和數(shù)量增多。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-提高食醋電子鼻識別率方法的研究

  摘要：以兩種不同品牌的山西食醋為樣品，通過對電子鼻測定數(shù)據(jù)的區(qū)間分析，確定樣品處理方式，并采用正交試驗方法對傳感器的選用進行優(yōu)化并建立模板；用歐氏距離、相關(guān)性、馬氏距離和判別函數(shù)分析同時鑒別新樣品的歸屬，誤判率明顯降低（由18.2%降低為5.4%），識別率得到較大提高（由81.8%提高至94.6%）。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN３－基于電子鼻的冷藏大菱鲆品質(zhì)變化研究

  摘要利用電子鼻技術(shù)檢測不同貯藏溫度下大菱鲆樣品的揮發(fā)性氣體變化情況，對所得數(shù)據(jù)進行主成分分析(PCA)、載荷分析(LA)和聚類分析(CA)，并結(jié)合細菌菌落總數(shù)和揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量變化進行分析，建立一種基于電子鼻的冷藏大菱鲆新鮮度判別方法。結(jié)果表明:電子鼻主成分分析、載荷分析和聚類分析能很好地區(qū)分大菱鲆0℃與4℃貯藏過程中的揮發(fā)性氣味變化，氣味發(fā)生變化的時間拐點分別是貯藏20d和16d;電子鼻分析結(jié)果與細菌菌落總數(shù)和TVB-N值變化預(yù)測的貨架期終點基本一致。因此電子鼻技術(shù)可以用來判別大菱鲆冷藏過程中的新鮮度變化。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-電子鼻技術(shù)研究臭氧水處理對羅非魚魚片的

  摘要：采用電子鼻PEN3系統(tǒng)對經(jīng)不同臭氧水處理的羅非魚肉進行檢測。對傳感器進行相關(guān)性分析與Loadings分析，由W1C、W5S、W1S、W1W、W2S、W2W和W3S組成新的傳感器陣列。對優(yōu)化后的傳感器陣列進行主成分分析，結(jié)合揮發(fā)性鹽基氮（totalvolatilebasicnitrogen，TVB-N）值、硫代酸反應(yīng)物（thiobarbituricacidreactivesubstances，TBARS）值綜合評價臭氧水處理對羅非魚魚片的新鮮度的影響。結(jié)果表明，利用電子鼻技術(shù)得到羅非魚魚片的貯藏品質(zhì)區(qū)分結(jié)果與TVB-N值、TBARS值0級動力學(xué)分析結(jié)果基本一致；1mg/L臭氧水處理5min不能明顯地減緩羅非魚魚片在貯藏期新鮮度下降，5mg/L臭氧。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-電子鼻法鑒別食用植物油與地溝油的研究

  摘要:目的嘗試利用電子鼻技術(shù)建立一種簡便、快速的鑒別食用植物油與地溝油的篩查方法。方法樣品包括采集自各超市的9個品種共103個正常植物油，采集自多家餐飲企業(yè)的24個煎炸廢棄油脂，采集自餐廚垃圾集中處置定點公司的36個餐廚廢棄油脂，以及本課題組自主制備的25個精煉地溝油。利用電子鼻采集各樣品的氣味信息，通過數(shù)據(jù)主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)2種方法進行分析和判定。結(jié)果電子鼻可以相互區(qū)分食用植物油、餐廚廢棄油脂和精煉地溝油，無法區(qū)分食用植物油和煎炸廢棄油脂。結(jié)論本實驗結(jié)果表明，經(jīng)過系列的氧化及劣變過程，地溝油中的氣味分子成分與正常植物油相比已經(jīng)發(fā)生了劇烈的變化。電子鼻技術(shù)作為鑒別地溝油的一種新興手段，值得更深入的探索和研究。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-基于電子鼻判別富士蘋果貨架期的研究

  摘要:利用電子鼻對不同貨架期內(nèi)的富士蘋果揮發(fā)性成分進行檢測。通過雷達圖和負荷加載(Loadings)分析研究主要傳感器響應(yīng)值的變化，利用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)模式判別方法進行數(shù)據(jù)分析。結(jié)果表明，第7、8號傳感器在蘋果常溫貨架期判別中起主要作用，而第2、7號傳感器在蘋果貯后貨架期的判別中起主要作用。PCA、LDA方法均可準確判別常溫不同貨架期的蘋果;與PCA相比，LDA方法可以更準確對不同貯后貨架壽命蘋果進行判別，并呈現(xiàn)出良好的集中性和單向趨勢。因此，電子鼻快速判別不同貨架期的蘋果具有可行性。關(guān)鍵詞:電子鼻，蘋果，貨架期，判別[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-一種基于電子鼻的辛味中藥材的分類鑒別方法研究

  摘要:為獲取新的氣味識別方法以提高智能傳感器模式分類識別準確率和速度，使用了內(nèi)置10個傳感器的便攜式電子鼻PEN3對辛味中藥材進行氣味采集檢測．將辛味中藥材在燒杯中進行密封靜置待其形成穩(wěn)定的氣味頂空環(huán)境時，運用電子鼻對其進行檢測采樣得到樣品高維氣味數(shù)據(jù)信息．與傳統(tǒng)的線性數(shù)據(jù)分析方法不同，針對氣味蘊含多種諸如濃度、各種揮發(fā)性物質(zhì)成分等特征，可知氣味非線性的本質(zhì)特征，在本次分析中采用了流形算法中的非線性的局部線性嵌入(LocallyLinearEmbedding，LLE)算法對非線性的氣味數(shù)據(jù)進行特征提取與降維，再采用基于Fisher的線性判別分析(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)實現(xiàn)對特征子空間的模式聚類與分類，通過多次實驗優(yōu)化LLE算法的參數(shù)，得到了**的辛味中藥材的模式識別效果．分析結(jié)果表明，運用LLE和LDA相結(jié)合的算法(即LLE_LDA)可以很好地完成不同種類辛味中藥材的揮發(fā)性氣味信息的模式分類，為深層次地分析基于電子鼻的氣味數(shù)據(jù)信息提供了一種新方法．關(guān)鍵詞:模式識別;氣敏傳感器;局部線性嵌入_線性判別分析;分類鑒別;非線性降維[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-基于高光譜與電子鼻融合的番石榴機械損傷識別方法

  摘要:提出了一種基于高光譜與電子鼻融合的水果機械損傷識別方法。分別采用高光譜儀與電子鼻對無損傷、輕度機械損傷和重度機械損傷的番石榴進行采樣，提取特征信息后，運用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、歐氏距離分析(ED)和模糊C均值聚類(FCM)對高光譜儀、電子鼻以及高光譜與電子鼻融合3種識別方法的識別效果進行了對比。PCA和LDA的分析結(jié)果表明，高光譜與電子鼻識別番石榴機械損傷是可行的，但單獨采用這兩種識別方法均無法對番石榴機械損傷程度進行分級。采用高光譜與電子鼻融合方法，結(jié)合LDA分析可以較好地識別番石榴機械損傷程度，比單一識別方法具有更好的識別效果。此外，LDA比PCA對番石榴機械損傷識別效果更佳。根據(jù)PCA、LDA和ED分析結(jié)果可以推測多源信息融合的分類識別方法既可獲取更多的樣本信息，提高相同樣本之間的聚類性，又可較多地保持單一分類識別方法得到的不同樣本之間的Zda距離。根據(jù)FCM分析結(jié)果，高光譜識別、電子鼻識別和高光譜與電子鼻融合識別3種方法對番石榴機械損傷識別的正確率分別為89.74%、82.05%和97.44%，驗證了多源信息融合方法對提高水果機械損傷識別效果的可行性。關(guān)鍵詞:番石榴機械損傷多源信息融合高光譜電子鼻[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3－基于電子鼻的蘋果低溫貯藏時間及品質(zhì)預(yù)測

  【目的】研究利用電子鼻對蘋果低溫貯藏時間及品質(zhì)的預(yù)測效果，為蘋果低溫貯藏品質(zhì)的無損檢測及合理加工利用提供參考。【方法】以富士蘋果為試材，在（０±１）℃低溫條件下貯藏，分別在貯藏后的第０，３０，６０，９０，１２０，１５０和１８０天，隨機選?。常皞€果實，利用ＰＥＮ３型電子鼻檢測其香氣，并一一對應(yīng)測定蘋果的主要品質(zhì)指標（硬度、可溶性固形物含量和可滴定酸含量）。利用載荷分析優(yōu)化電子鼻傳感器陣列，對優(yōu)化后的電子鼻檢測數(shù)據(jù)進行線性判別分析，建立蘋果低溫貯藏品質(zhì)的偏Z小二乘預(yù)測模型、ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和貯藏時間的多層感知器預(yù)測模型，并對預(yù)測效果進行了比較?！窘Y(jié)果】線性判別分析能夠較好地區(qū)分蘋果的貯藏品質(zhì)，且蘋果香氣在貯藏６０～９０ｄ時變化較大；建立的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對蘋果貯藏時間有較好的預(yù)測效果，預(yù)測準確率均＞９２．０％；利用偏Z小二乘法和ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均能對果實的品質(zhì)建立有效的預(yù)測模型，其中偏Z小二乘法對冷藏蘋果硬度和可滴定酸含量的預(yù)測效果優(yōu)于對可溶性固形物含量的預(yù)測，利用ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立預(yù)測模型的決定系數(shù)均＞０．９３０?。?，預(yù)測效果較偏Z小二乘法更好?！窘Y(jié)論】利用電子鼻的快速無損檢測功能可以實現(xiàn)對蘋果低溫貯藏時間及品質(zhì)的預(yù)測。[詳細]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 常溫低溫發(fā)酵對二次發(fā)酵辣椒醬品質(zhì)的影響比較---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的 比較分析常溫低溫發(fā)酵對二次發(fā)酵辣椒醬品質(zhì)的影響。方法 本研究測定了不同溫度下二次發(fā)酵辣椒醬的總酸、氨基酸態(tài)氮、總糖、還原糖等指標,采用電子鼻技術(shù)對其風(fēng)味輪廓進行了描述,并通過頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜法(headspacesolid-phasemicroextraction-gaschromatography-massspectrometry,HS-SPME-GC-MS)結(jié)合香氣活度值對3個發(fā)酵時間節(jié)點的揮發(fā)性成分及主要風(fēng)味物質(zhì)進行了分析。結(jié)果 辣椒醬的總糖及還原糖含量隨發(fā)酵時間呈下降趨勢,且發(fā)酵溫度越高,減少的速率越快;總酸含量隨發(fā)酵時間呈上升趨勢,但氨基酸態(tài)氮含量變化并不明顯;不同溫度下發(fā)酵辣椒醬風(fēng)味成分種類存在一定的差異;通過HS-SPME-GC-MS共檢出70種揮發(fā)性成分。其中對乙烯基愈瘡木酚(辛香、木香)、苯y(tǒng)i醛(風(fēng)信子香)以及水楊酸甲酯(甜香、薄荷香)為不同發(fā)酵溫度共有的主要呈香物質(zhì)。二烯丙基二硫(蒜香)為低溫發(fā)酵辣椒醬te有的呈香物質(zhì),芳樟醇(花香)、肉豆蔻酸甲酯(焦香風(fēng)味)、油酸乙酯(奶油香)、γ-雪松烯(松木香)等為低溫發(fā)酵后期的協(xié)調(diào)呈香物質(zhì)。亞油酸[詳細]

  2024-01-22 11:06

  期刊論文

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• PEN3－電子鼻測定榴蓮果肉臭味氣體的模型建立及應(yīng)用

  摘要:利用PEN3便攜式電子鼻檢測榴蓮果肉的臭味響應(yīng)值，并運用密封、打孔的方法使信號曲線能較快的達到平穩(wěn)狀態(tài)。通過PCA分析確定榴蓮果肉臭味的**主成分和第二主成分的總貢獻率達到99.49%，而且0孔、8孔、16孔三種不同孔數(shù)處理的榴蓮果肉臭味有明顯差異，所以，電子鼻識別榴蓮果肉臭味可行;通過Loadings分析認為硫化物是榴蓮果肉臭味氣體的主要成分;根據(jù)檢測到的數(shù)據(jù)，利用PLS法建立了榴蓮果肉臭味氣體相對含量的模型，運用統(tǒng)計軟件建立了PLS線性擬合曲線，得到0孔、8孔、16孔的相對含量擬合的線性相關(guān)系數(shù)為0.997，說明榴蓮果肉臭味氣體相對含量與電子鼻輸出信號之間有較好的線性關(guān)系;測得0孔、8孔、16孔的相對含量的平均相對誤差均小于10%。因此，本文所建模型可準確地測定榴蓮果肉臭味氣體的相對含量，從而提供一種評定榴蓮臭味的實用方法。關(guān)鍵詞:電子鼻，榴蓮臭味，PLS模型[詳細]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 微生物發(fā)酵尾氣在線監(jiān)測方案

  微生物發(fā)酵尾氣在線監(jiān)測方案[詳細]

  2014-05-15 00:00

  應(yīng)用文章

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• PEN3－基于電子鼻技術(shù)的魚露與魚釀醬油的品質(zhì)分析

  摘要通過電子鼻獲取魚露、魚釀醬油和生抽的氣味信息，進行主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)和負荷加載分析(Loadings)，并結(jié)合氨基酸態(tài)氮、鹽分、全氮和游離氨基酸含量，對比分析3種調(diào)味品的品質(zhì)。結(jié)果顯示，3種調(diào)味品中游離氨基酸種類豐富，魚露中蘇氨酸、甘氨酸、丙氨酸、甲硫氨酸、賴氨酸的含量明顯高于魚釀醬油和生抽；生抽和魚釀醬油中鮮味氨基酸的含量明顯高于魚露，但生抽中必需氨基酸的含量遠低于魚釀醬油和魚露；3種調(diào)味品揮發(fā)性成分復(fù)雜，電子鼻10個金屬傳感器能很好地區(qū)分3種調(diào)味品的揮發(fā)性氣味，W5S、W1S、W2S號傳感器比其他7個傳感器有更高的響應(yīng)值，其中W2S號傳感器的響應(yīng)值變化Z顯著。這說明電子鼻能較好地區(qū)分魚露、魚釀醬油和生抽，雖然3種調(diào)味品中第1、2主成分相同，但醇類、氮氧化合物類物質(zhì)對第1、2主成分的貢獻率不同。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• 德國AIRSENSE電子鼻惡臭監(jiān)測

  電子鼻惡臭監(jiān)測儀監(jiān)測領(lǐng)域 ?環(huán)境監(jiān)測站、環(huán)保局及各類環(huán)境保護組織 ?香水制造廠、食品加工廠、藥品加工廠、化肥廠等化工廠 ?石化廠、煉油廠、造紙廠等 ?污水處理廠、垃圾填埋場、畜牧養(yǎng)殖場等 ?環(huán)境檢測評估公司等[詳細]

  2020-09-25 11:48

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• 電子鼻技術(shù)建立酵母菌發(fā)酵乳風(fēng)味指紋圖譜的研究

  摘要：利用電子鼻對酸乳和酵母菌發(fā)酵乳的風(fēng)味輪廓進行分析檢測，并通過主成分分析法(PCA)和線性判別分析法(LDA)分別分析了酸乳與酵母菌發(fā)酵乳在不同發(fā)酵時間的風(fēng)味特性，結(jié)合其質(zhì)構(gòu)特征，建立酵母菌發(fā)酵乳風(fēng)味指紋圖譜。結(jié)果表明：利用PCA和LDA分析了不同發(fā)酵時間的發(fā)酵乳的氣味特性，快速區(qū)分酸乳與酵母菌發(fā)酵乳的不同風(fēng)味特征，區(qū)分效果良好。酵母菌發(fā)酵乳質(zhì)構(gòu)特性參數(shù)有顯著變化，硬度和稠度在發(fā)酵4h和后熟24、36、48h以及14d時差異顯著，而黏結(jié)性和黏度指數(shù)除個別時間外，兩者之間差異均顯著，并結(jié)合電子鼻的檢測八卦圖譜建立了酵母菌發(fā)酵乳風(fēng)味隨時間變化的風(fēng)味指紋圖譜.[詳細]

  2018-08-16 10:00

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