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不同产地和采收期的中药材电子鼻鉴别研究术
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不同产地和采收期的中药材电子鼻鉴别研究术
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不同产地和采收期的中药材电子鼻鉴别研究术
- 不同产地和采收期的中药材电子鼻鉴别研究术[详细]
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2015-06-10 00:00
期刊论文
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PEN3电子鼻基于扩散映射和 LDA 的辛味中药材鉴别研究
- 摘要:使用PEN3电子鼻对不同种类的辛味中药材进行检测,针对辛味中药材气味数据的高维性与非线性,提出一种基于扩散映射(DiffusionMaps)和线性判别分析(LDA)的中药材鉴别方法。首先将采集的气味数据重构到高维空间中,利用扩散映射方法对高维气味数据进行降维和特征提取,然后利用线性判别分析对提取的低维流形特征进行分类,以可视化的方式显示中药材的分类效果。结果表明,该方法可以很好地区分四种不同种类的辛味中药材,为中药材的分类鉴别提供了一条新的途径。关键词:电子鼻;辛味中药材;扩散映射;线性判别分析;分类鉴别[详细]
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2018-08-16 10:00
产品样册
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基于电子鼻的小麦品种鉴别研究
- 提出了一种用电子鼻技术快速鉴别小麦品种的新方法。试验以三种小麦品种为研究对象,首先用主成分分析法、聚类分析法对5种不同温度条件下的麦9023电子鼻数据进行了分析,确定了试验条件,保证了试验的可重复性和准确性。用三种小麦**次测试的结果(每个品种15个样品,共45个样品)作为训练集来建立模型,用一周后的测试结果(每个品种5个样品,共15个样品)作为测试集。分别采用主成分分析法对三种小麦进行了区分,逐步判别分析法和BP神经网络对三种小麦样品进行了预测。使用主成分分析法不能很好对两次试验的三种小麦样品做出很好的区分,而使用逐步判别分析法对训练集回判的正确率为1**%,对测试集判别的正确率为86.7%。选用三层BP神经网络对训练集回判的正确率为1**%,对测试集判别的正确率为93.3%。说明在选取适合的试验条件的情况下,电子鼻对小麦品种具有很好的鉴别作用,为小麦品种的鉴别提供了一种新方法。[详细]
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2018-08-16 10:00
产品样册
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基于电子鼻和GC-MS的不同烘焙条件铁观音品质分析及其鉴别-AIRSENSE电子鼻
- 摘要:烘焙对于铁观音乌龙茶的生产极为重要,因为它强烈影响其化学成分和感官品质。为了研究烘焙温度和烘焙时间对铁观音品质的影响,设置不同烘焙条件对铁观音进行焙火处理,并对其进行理化指标的测定,同时采用电子鼻和GC-MS对铁观音的挥发性成分进行检测。结果表明:随着烘焙温度和烘焙时间的增加,3个茶样中的茶多酚、儿茶素、氨基酸等滋味物质均呈逐渐下降趋势,茶多酚含量分别降低4.95%、6.31%和7.66%;儿茶素含量分别降低3.66%、4.33%和5.08%;氨基酸含量分别降低1.19%、1.87%和2.22%。酚氨比由平稳波段而后呈上升趋势,酚氨比分别升高0.34、1.55和2.17,且300 min后的茶叶滋味物质急剧下降,酚氨比急剧上升,气味响应降低,结合感官评价的结果,300 min后烘焙品质下降。电子鼻结果表明,不同烘焙条件和不同烘焙程度的茶叶挥发性物质存在差异。利用电子鼻结合主成分分析、费舍尔判别分析以及多种智能算法能够较好地快速辨别不同烘焙条件以及不同烘焙程度的茶叶。气相色谱-质谱(GC-MS)的气味特征表明,不同烘焙程度的茶叶挥发性物质和香气特征存在显著差异,出现了烤、焦和辛辣的[详细]
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2024-09-12 00:38
期刊论文
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电子鼻结合GC-MS鉴别不同部位的三七粉-德国AIRSENSE电子鼻
- 摘要:为鉴别不同部位的三七粉,采用电子鼻结合气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GCMS)联用技术对三七的整根粉、剪口粉、主根粉、侧根粉和须根粉进行挥发性成分分析。通过GC-MS测定三七粉挥发物的成分和含量,并进行多重比较。利用统计学习方法提取电子鼻响应曲线的8个时域特征,并进行相关性分析,采用3种特征选择算法对特征数据进行降维。分别建立基于原始特征数据、3种特征选择数据的支持向量机(support vector machine,SVM)、最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)和极限学习机分类模型;引入灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法对分类模型中的参数gam和sig2进行优化。结果表明:5种三七粉样品中共检测出31种挥发物成分,最优的GWO-IRIV-LSSVM模型能够对电子鼻数据进行有效区分,测试集准确率为97.5%,且能客观反映出样品种类挥发性物质的差异主要是挥发物总量、烷烃和芳香族化合物,这与GC-MS检测结果一致。本研究可用[详细]
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2024-09-13 14:00
期刊论文
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不同产地党参HPLC指纹图谱研究及比较
- 不同产地党参HPLC指纹图谱研究及比较[详细]
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2012-04-23 00:00
安装说明
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不同生产日期山楂罐头的电子鼻检测研究
- 不同生产日期山楂罐头的电子鼻检测研究[详细]
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2015-06-11 00:00
标准
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百草油鉴别分类的电子鼻实现方法研究
- 百草油鉴别分类的电子鼻实现方法研究[详细]
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2015-06-08 00:00
应用文章
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百草油鉴别分类的电子鼻实现方法研究
- 百草油鉴别分类的电子鼻实现方法研究[详细]
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2011-03-09 00:00
选购指南
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PEN3-电子鼻法鉴别食用植物油与地沟油的研究
- 摘要:目的尝试利用电子鼻技术建立一种简便、快速的鉴别食用植物油与地沟油的筛查方法。方法样品包括采集自各超市的9个品种共103个正常植物油,采集自多家餐饮企业的24个煎炸废弃油脂,采集自餐厨垃圾集中处置定点公司的36个餐厨废弃油脂,以及本课题组自主制备的25个精炼地沟油。利用电子鼻采集各样品的气味信息,通过数据主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)2种方法进行分析和判定。结果电子鼻可以相互区分食用植物油、餐厨废弃油脂和精炼地沟油,无法区分食用植物油和煎炸废弃油脂。结论本实验结果表明,经过系列的氧化及劣变过程,地沟油中的气味分子成分与正常植物油相比已经发生了剧烈的变化。电子鼻技术作为鉴别地沟油的一种新兴手段,值得更深入的探索和研究。[详细]
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2018-08-16 10:00
产品样册
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电子鼻-百草油鉴别分类的实现方法研究
- 摘要:采用便携式电子鼻PEN3对4组不同生产批次的中成药(百草油)进行检测,并对采样得到的数据进行分析。结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)算法的特点,采用了PCA+LDA分析方法。该方法首先通过PCA分析来压缩特征数据的维数,减少数据计算量,进而优化特征向量,继而采用LDA分析实现对不同批次百草油产品的鉴别分类。结果表明:对4组样本的Z终判别结果达到了87.5%的正确判别率,误判的待测样本只发生在p0705和p0801之间。[详细]
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2018-08-16 10:00
产品样册
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PEN3-一种基于电子鼻的辛味中药材的分类鉴别方法研究
- 摘要:为获取新的气味识别方法以提高智能传感器模式分类识别准确率和速度,使用了内置10个传感器的便携式电子鼻PEN3对辛味中药材进行气味采集检测.将辛味中药材在烧杯中进行密封静置待其形成稳定的气味顶空环境时,运用电子鼻对其进行检测采样得到样品高维气味数据信息.与传统的线性数据分析方法不同,针对气味蕴含多种诸如浓度、各种挥发性物质成分等特征,可知气味非线性的本质特征,在本次分析中采用了流形算法中的非线性的局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding,LLE)算法对非线性的气味数据进行特征提取与降维,再采用基于Fisher的线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)实现对特征子空间的模式聚类与分类,通过多次实验优化LLE算法的参数,得到了**的辛味中药材的模式识别效果.分析结果表明,运用LLE和LDA相结合的算法(即LLE_LDA)可以很好地完成不同种类辛味中药材的挥发性气味信息的模式分类,为深层次地分析基于电子鼻的气味数据信息提供了一种新方法.关键词:模式识别;气敏传感器;局部线性嵌入_线性判别分析;分类鉴别;非线性降维[详细]
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2018-08-16 10:00
产品样册
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不同储藏时间柑橘电子鼻检测研究
- 不同储藏时间柑橘电子鼻检测研究[详细]
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2008-06-11 00:00
实验操作
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RP-HPLC测定不同产地青木香和细辛中马兜铃酸A的含量
- RP-HPLC测定不同产地青木香和细辛中马兜铃酸A的含量[详细]
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2012-04-23 00:00
标准
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电子鼻判别不同储藏条件下糙米品质的研究
- 电子鼻判别不同储藏条件下糙米品质的研究[详细]
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2011-03-09 00:00
产品样册
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电子鼻判别不同储藏条件下糙米品质的研究
- 电子鼻判别不同储藏条件下糙米品质的研究[详细]
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2024-09-28 01:24
操作手册
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电子鼻对不同地域的蜂胶气味测定的初步研究
- 电子鼻对不同地域的蜂胶气味测定的初步研究[详细]
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2024-09-28 13:20
标准
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不同产地黄芩中的有效成份含量分析
- 不同产地黄芩中的有效成份含量分析[详细]
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2024-09-28 10:24
应用文章
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基于电子鼻和可见近红外光谱技术的羊肉真实性鉴别---德国AIRSENSE电子鼻
- 摘要:为快速、准确鉴别市面上羊肉中掺入鸭肉的商品,本研究应用电子鼻结合可见/近红外光谱技术,实现了羊肉中掺入不同比例鸭肉样品的有效鉴别。试验制备了174个羊肉中掺入不同比例鸭肉样品,分别采集了样品电子鼻数据和200~1100nm、900~1 700 nm波长范围内的反射光谱数据,利用2分类定性判别和6分类定量检测法分别构建了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和偏Z小二乘法(Partial Least Squares,PLS)定性定量判别模型,并用6分类较优模型进行预测。结果表明:电子鼻可以利用不同比例羊肉鸭肉样品间的气味差异对不同组进行判别,羊肉中含有的挥发性香气成分如萜烯类、芳香类、有机硫化物等物质的含量高于鸭肉。基于两个波段数据、两种分类方法构建的PLS模型判别效果优于SVM模型,总的判别正确率均达到96%以上,光谱数据经过多元散射校正处理的效果较佳,且较优模型预测效果良好。电子鼻结合可见/近红外光谱分析技术可有效鉴别羊肉中掺入不同比例鸭肉样品,为羊肉真实性的快速无损鉴别提供技术支撑。
关键词:羊肉真实性;电子鼻;可见/近红外光谱;定性鉴别;定[详细]
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2023-08-28 10:40
期刊论文
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盈盛恒泰-基于电子鼻技术的地沟油鉴别研究-PEN3
- 电子鼻与色谱仪、光谱仪、毛细管电泳仪等仪器不同,得到的不是被测样品中某种或某几种成分的定性与定量结果,而是样品中挥发成分的整体信息。电子鼻技术凭借其样品无损、检测速度快、操作简单、灵敏度高、重现性好等优点,目前已广泛应用于食品质量控制领域。本实验建立基于电子鼻的地沟油鉴别方法。 方法优势:本实验充分考虑样品数量及样品确定性对分析结果的影响,从深圳两家大型餐厨废弃物回收公司收集多个批次生物废弃油脂,并按照前期建立的地沟油标准物质制备方法制备不同精炼程度的地沟油,同时收集市场常见的不同油料来源、不同品牌的多种食用植物油,采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)对数据分析处理。 结论:8种正常植物油都可以与精炼地沟油有效区分,电子鼻技术作为鉴别地沟油的一种新兴手段,值得更深入的探索和研究。[详细]
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2018-08-16 10:00
产品样册
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