【摘 要】
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为探讨奶酪智能化品质评价的可行性,研究了电子舌专一选择型传感器检测5种传统奶酪和2种进口奶酪过程中的响应信号的特征。采用不同的模式识别方法对奶酪进行分类鉴别,通过主
【机 构】
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北京工商大学食品学院,北京工商大学北京市食品风味化学重点实验室,北京工商大学食品添加剂与配料北京市高校工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(31101236);国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA100903);北京市自然科学基金项目(6132004);北京市科技新星计划项目(Z131102000413005)
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为探讨奶酪智能化品质评价的可行性,研究了电子舌专一选择型传感器检测5种传统奶酪和2种进口奶酪过程中的响应信号的特征。采用不同的模式识别方法对奶酪进行分类鉴别,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)法、偏最小二乘法将感官评定值与响应值做相关性分析,并探讨了超声处理奶酪对电子舌响应信号的影响。结果表明:应用PCA能够大体反映各类样品的分类信息,PCA降维后的数据能够很好地反映原始数据信息。奶酪的前处理时间不同电子舌传感器的响应值也不同,本实验超声处理条件下对PCA辨别结果影响不大,UMS、GPS和SPS三根传感器与苦、咸味,以PC1为轴呈显著负相关,SWS与甜味以PC2为轴呈正相关。
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